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Record W7008180643

Bridging Macro-scale Experimental and Dual-scale Virtual Testing for Permeability of Textile Reinforcements With Digital Material Twins

2024· other· fr· W7008180643 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMaterials testingLimitingCompression testHomogeneous
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ: Au cours des dernières années, les procédés d’injection sur renforts (Liquid Composite Mold-ing, LCM) ont significativement gagné en popularité dans la fabrication de composites pour différentes industries telles que l’aérospatiale, la marine, l’énergie éolienne et l’industrie au-tomobile. Ces méthodes de fabrication sont notamment avantageuses en raison de leur coût modéré et de leur potentiel de production élevée. L’imprégnation des renforts textiles par la résine est une étape critique du procédé de mise en forme. L’utilisation de la simulation numérique est une méthode courante pour développer des stratégies d’injection optimales. Améliorer la fiabilité des résultats numériques reste un défi. Une des difficultés réside dans la caractérisation de la perméabilité transverse, en raison notamment de la compressibilité des renforts. Une structure de support est donc nécessaire pour le test de perméabilité trans-verse afin d’éviter la déformation. Cependant, cela perturbe l’écoulement dans la cavité du moule. Les résultats obtenus lors d’un récent exercice de comparaison international font état de différences allant jusqu’à deux ordres de grandeur dans les mesures expérimentales. Une cause possible est que les montages expérimentaux utilisés par les 26 participants présentent des configurations variables. La perméabilité et la qualité d’imprégnation sont par ailleurs étroitement liées à la structure à double échelle des renforts textiles. Une analyse de la struc-ture à plus petite échelle est nécessaire pour comprendre le comportement de l’écoulement. Cet aspect est négligé dans la simulation à l’échelle de la pièce, car elle repose sur des variables moyennées en volume. Ce projet étudie les écoulements à double échelle, macroscopique et mésoscopique, dans les renforts textiles. L’étude commence par identifier les facteurs influençant les essais de per-méabilité transverse réalisés à l’aide de la méthode unidirectionnelle. Les résultats indiquent que la structure de support (également connue sous le nom de plaque de distribution de l’écoulement) est un facteur important. La perméabilité transverse est sous-estimée en rai-son de la restriction de l’écoulement dans la section du dispositif expérimental. Cet effet a notamment été montré expérimentalement pour la première fois. Un indicateur de performance adimensionel, le coefficient de décharge, a été proposé pour quantifier l’efficacité de transfert de masse d’un moule de test unidirectionnel. Nos résul-tats ont montré que l’indicateur dépend à la fois de l’anisotropie de la perméabilité et de l’épaisseur de l’échantillon en raison de la trajectoire de l’écoulement en 3D causée par les plaques. En utilisant cet indicateur, une procédure numérique a été conçue pour cartogra-phier les performances des dispositifs d’essai. De plus, nous avons proposé un algorithme pour déterminer et corriger la perméabilité intrinsèque en utilisant la carte des performances. La méthodologie a été appliquée pour étudier la disparité de mesure entre deux moules différents utilisés respectivement à Polytechnique Montréal et à l’Université de Technologie de Wuhan. Les résultats ont démontré une bonne précision et reproductibilité. ABSTRACT: Over the past years, Liquid Composite Molding (LCM) gained significant popularity for composite fabrication in various industries such as aerospace, marine, wind energy, and au-tomotive sectors due to its moderate cost and high production efficiency. The impregnation of textile reinforcements with resin is a critical step in the manufacturing process. Utilizing numerical simulation is a common way for developing optimal injection strategy. Improving the reliability of numerical results remains challenging. One of the difficulties is the characterization of the transverse permeability. This stems from the deformability of the reinforcements. Support structure is therefore required for transverse permeability test to avoid deformation. However, this disturbs the flow pattern in the mold cavity. The results of the recent international benchmark reveal a maximum discrepancy of two orders of magnitude. One potential cause is that the testing devices used by the 26 participants exhibit varying configurations. Permeability and impregnation quality are also intricately connected to the dual-scale structure of textile reinforcements. An analysis of the lower-scale structure is necessary to understand the flow behavior. This aspect is neglected in part-scale simulation, as it relies on volume-averaged variables. This project studies both macroscopic and mesoscopic dual-scale flow in textile reinforce-ments. The study begins by identifying the factors that influence the unidirectional trans-verse permeability tests. The results indicate that the support structure (also known as the flow distribution plate) is an important factor. The transverse permeability is underesti-mated due to restricted flow exchange in the test section. This effect was revealed by our experiments for the first time. A dimensionless performance indicator, the discharge coefficient, was proposed to quantify the mass transfer efficiency of an unidirectional test mold. Our results showed that the indi-cator depends on both the anisotropy of permeability and the thickness of the specimen due to the 3D flow trajectory caused by the plates. Using this indicator, a numerical procedure was devised to map the performance of the test devices. Moreover, we proposed an algo-rithm to determine and correct the intrinsic permeability using the performance map. The methodology was applied to investigate the measurement discrepancy between two different molds located respectively in Polytechnique Montréal and Wuhan University of Technology. The results demonstrated good accuracy and reproducibility.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.015

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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