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Enregistrement W4413782453 · doi:10.1177/00219983251370393

A parametric numerical study for the processing of highly reactive thermoset resins for liquid moulding applications

2025· article· en· W4413782453 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Engineering, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésThermosetting polymerMaterials scienceComposite materialSheet moulding compoundEpoxyParametric statisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores part geometrical deviations with manufacturing strategies for composite materials, focusing on highly reactive thermoset resins processed through Resin Transfer Moulding (RTM). A simulation framework that integrates the filling stage and stress-deformation analysis using a thermo-viscoelastic (TVE) model was developed to improve the understanding of material behaviour and its impact on part quality. The influence of key process parameters, including process temperature, nominal injection pressure, number of plies, and ply stacking sequence, was investigated for part geometrical deviations. The results show that the ply stacking sequence and the number of plies are the most significant factors affecting part geometrical deviation. In contrast, process temperature and injection pressure had only a minor effect. This work demonstrates the potential of the proposed simulation approach as a reliable tool for guiding experimental implementation and improving part quality when using highly reactive thermosets.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,293 · 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