Optimizing nozzle geometry for extrusion-based additive manufacturing to accommodate various grades of polyethylene
Notice bibliographique
Résumé
In additive manufacturing via material extrusion, viscoelastic polymer melts undergo complex flow deformations that involve both shear and extensional components. These deformations, influenced by nozzle geometry, contribute to variations in pressure drop, directly affecting extrusion performance. In nozzle designs with converging and cylindrical sections, flow behavior and pressure drop play a crucial role in process reliability and operational efficiency, requiring precise control.This study examines the relationship between nozzle geometry and material properties, focusing on how polymer chain architecture, such as branching content and molecular weight, affects deformation behavior, flow characteristics and elastic response. To investigate this effect a predictive framework was developed by simulating non-Newtonian fluid flow through variable nozzle geometries, incorporating different constitutive models and experimental rheological data from various polyethylene grades. The framework aims to optimize convergence angles for maximizing flow rate while minimizing pressure drop.To validate these predictions, experiments were conducted using a capillary rheometer equipped with a custom-designed capillary die that replicates nozzle geometry. The die featured a 30 mm barrel section with a 10 mm diameter and interchangeable conical-cylindrical sections to test different convergence angles. These modifications enabled precise measurements of pressure drop, flow rate, and viscosity under controlled conditions. The findings provide practical guidelines for optimizing process parameters while advancing the fundamental understanding of polymer processing in additive manufacturing. By refining process control, these insights contribute to improved efficiency process and product quality in material extrusion- based additive manufacturing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».