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Enregistrement W4400609551 · doi:10.1080/20550340.2024.2378586

Numerical and experimental investigation of resin flow, heat transfer and cure in a 3D compression resin transfer moulding process using fast curing resin

2024· article· en· W4400609551 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Manufacturing Polymer & Composites Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTransfer moldingCuring (chemistry)Composite materialHeat transferGelcoatSynthetic resinThermodynamicsMold

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compression resin transfer moulding (CRTM) has been widely used to manufacture automotive parts with reduced production cycle times. With the development of fast curing thermosetting resins, the CRTM process is a viable option for the high production rates in the transportation industry. However, the dynamic resin curing behaviour poses a potential risk of manufacturing defects in the part. In order to reduce the risk during the development of the tool and the process parameters, this paper proposes a modelling framework for the CRTM process when using fast curing resin systems. The work specifically focused on the coupling between heat transfer, resin cure, resin flow and preform compaction using a commercial code, PAM-RTM. The tool captures accurately the preform filling, temperature and resin pressure evolution during the injection and compression phase. The application of the framework was demonstrated for a complex 3D demonstrator. The predicted preform filling had an accuracy of 73% for the flow front evolution compared to the experimental results. This work demonstrates the validity of the framework proposed when dealing with resin systems that are challenging to process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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