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Enregistrement W4410088885 · doi:10.1117/12.3051162

Visco-hyperelastic computational model for injection-molded thermoplastic polyurethane

2025· article· en· W4410088885 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInjection Molding Process and Properties
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperelastic materialThermoplastic polyurethaneMaterials sciencePolyurethaneComposite materialThermoplasticThermoformingFinite element methodStructural engineeringEngineeringElastomer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate predictive modeling and simulation is crucial for designing and utilizing components in engineering, manufacturing, and other applications. To describe the complex mechanical response of injection-molded thermoplastic polyurethane (TPU), particularly its nonlinear elastic and viscous properties, we present a visco-hyperelastic computational model. The model is derived from a strain energy density function, formulated as a combination of elastic and viscous components. To account for compressibility of TPU, the elastic part of the strain energy function is further divided into isochoric and volumetric contributions. Mechanical characterization involved extracting standard specimens from an injection-molded slap of TPU and subjecting them to uniaxial loading at four distinct strain rates. The material parameters were identified through optimization using the Nelder-Mead algorithm. The presented model is then demonstrated to successfully capture TPU’s complex mechanical response with a unified set of parameters. Key advantages of the model include easy identification of material parameters, compliance with thermodynamic principles, ease of implementation in finite element analysis, and accurate description of large nonlinear elastic behavior and strain-rate dependency.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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