Modeling and simulation of anisotropic cross-linked cellulose fiber networks with an out-of-plane topography
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-woven cellulose fiber networks of low areal density are widely used in many industrial applications and consumer products. A discrete element method (DEM) modeling framework is advanced to simulate the formation of strongly anisotropic cellulose fiber network sheets in the dilute limit with simplified hydrodynamic and hydroelastic interactions. Our modeling accounts for in-plane fiber orientation and viscous drag indirectly by using theories developed by Niskanen (2018 Fundamentals of Papermaking, Trans. 9th Pulp and Paper Fundamental Research Symp. Cambridge, 1989 (FRC) pp 275–308) and Cox (1970 J. Fluid Mech. 44 791–810) respectively. Networks formed on a patterned and flat substrate are simulated for different fiber types, and their tensile response is used to assess the influence of the out-of-plane topographical pattern, specifically, on their stiffness and strength. Sheets with the same grammage and thickness, but composed with a higher fraction of softwood fiber (longer fibers with large diameter), have higher strength and higher strain to failure compared to sheets made from hardwood fibers (short fibers with small diameter). However, varying the fiber fraction produces only an insignificant variation in the initial sheet stiffness. The above simulation predictions are confirmed experimentally for sheets comprised of fibers with different ratios of Eucalyptus kraft and Northern Bleached Softwood Kraft fibers. Sheets with out-of-plane topography show an unsymmetric mass distribution, lower tensile stiffness, and lower tensile strength compared to those formed on a flat substrate. The additional fiber deformation modes activated by the out-of-plane topography, such as bending and twisting, explain these differences in the sheet mechanical characteristics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle