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Enregistrement W4408342993 · doi:10.1177/08927057251321492

Understanding a frequency shifting phenomenon interfering with in-line acoustic monitoring of an extrusion compounding process for polymer composites

2025· article· en· W4408342993 sur OpenAlexaff
Austin D. Bedrosian, Andrew N. Hrymak, Gisela Lanza, Michael R. Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermoplastic Composite Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésCompoundingMaterials scienceExtrusionComposite materialPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated an anomalous frequency shift observed in collected spectra from an inline monitoring system based on guided ultrasonic waves, with the changing flow rate of an extrusion compounding process for fiber-reinforced thermoplastics. Three possible process parameters to explain the ultrasonic peak shifting, namely melt temperature, velocity, and fiber length were evaluated. The unlikely potential of a doppler moment due to melt velocity, was readily dismissed in the analysis since fluid flow through the die was too slow and while resonance frequency variation may be possible from the related fiber damage associated with increasing flow rates, there was insufficient physical evidence of this anticipated effect in this study. Melt temperature variation associated with viscous dissipation was concluded to be the dominant cause for the frequency shifting noted in the acoustic spectra. The changes in material temperature through which the sound travelled were varying the extent and frequency of the dispersion modes in the polymer melt. These findings are new guidance to processors on setting up a system using active ultrasonics for in-line monitoring in the polymer composites industry.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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