Advanced production of thermoplastic composite pipes / Martin Schäkel in JEC COMPOSITES MAGAZINE, N° 126 (01-02/2019)  

[article]  inJEC COMPOSITES MAGAZINE > N° 126 (01-02/2019) . - p. 28-31 Titre : Advanced production of thermoplastic composite pipes Type de document : texte imprimé Auteurs : Martin Schäkel, Auteur ; Tido Peters, Auteur ; Henning Janssen, Auteur ; Christian Brecher, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : p. 28-31 Note générale : Bibliogr. Langues : Anglais (eng) Catégories : Bandes composites Composites à fibres Construction modulaire Contrôle de processus adaptatif Coût du cycle de vie Enroulement Environnement -- Etudes d'impact Pose de rubans automatisée Qualité -- Contrôle Surveillance électronique Tubes Index. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : A novel system for thermoplastic composite tape winding was developed as part of the ambliFibre multinational research project. The system features multiple functionalities for improved quality and reliability in the manufacturing of safety-critical structures such as composite armours for unbonded flexible pipes. Note de contenu : - Automated production technology - Simulation and adaptive manufacturing - Knowledge-based data mining - Inline monitoring for quality control - A modular system for industrial production - Life cycle costs and environmental impact En ligne : https://drive.google.com/file/d/1iaKF_qnL2lhI0KkALDiTreKzEnG-FEgD/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=31784 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
20472	-	Périodique	Bibliothèque principale	Documentaires	Disponible

How are viscosity changes detected and corrected ? / Reinhard Schiffers in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 107, N° 6-7 (06-07/2017)  

[article]  inKUNSTSTOFFE INTERNATIONAL > Vol. 107, N° 6-7 (06-07/2017) . - p. 45-46 Titre : How are viscosity changes detected and corrected ? : Part 2 of the series "More stability in injection molding with APC Type de document : texte imprimé Auteurs : Reinhard Schiffers, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : p. 45-46 Langues : Anglais (eng) Catégories : Contrôle de processus adaptatif Matières plastiques -- Moulage par injection Rhéologie Viscosité Index. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : In the conventional technology, the flow index is used as a criterion for determining the changeover from the injection phase to the holding pressure phase. However, there are various process influences that prevent it from being used as a standard technique. To overcome this hurdle, the APC machine function uses a trick that enables it to achieve a uniformly high part quality. Note de contenu : - The injection mold as flow resistance - Constant degree of mold filling - FIGURES : 1. The pressure profile in the injection phase changes with the viscosity of the raw material processed. An increase of the viscosity of the raw material processed. An increase of the viscosityis apparent as a higher pressure demand within measurement interval MIPos1 and MIPos2 - 2. To compensate intervals in the closing behavior of the non-return valve, the measurement interval (MI) is displaced based on the pressure increase at the beginning of mold filling En ligne : https://drive.google.com/file/d/1xmXgNu6gIT3O_CxIKwAIWmxe3E-uUvg7/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=29004 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
19168	-	Périodique	Bibliothèque principale	Documentaires	Disponible

Machine learning for the development of coatings, inks and adhesives / Tom Whitehead in SURFACE COATINGS INTERNATIONAL, Vol. 107.1 (01-02/2024)  

[article]  inSURFACE COATINGS INTERNATIONAL > Vol. 107.1 (01-02/2024) . - p. 44-47 Titre : Machine learning for the development of coatings, inks and adhesives Type de document : texte imprimé Auteurs : Tom Whitehead, Auteur Année de publication : 2024 Article en page(s) : p. 44-47 Note générale : Bibliogr. Langues : Anglais (eng) Catégories : Apprentissage automatique L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, litt. "apprentissage machine"), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'"apprendre" à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes. (Wikipedia) Contrôle de processus adaptatif Formulation (Génie chimique) Intelligence artificielle Revêtements organiques Index. décimale : 667.9 Revêtements et enduits Résumé : The development of coatings, inks and adhesives has long relied on the intuition and expertise of skilled chemists. However, a new player is entering the field : machine learning. This data-driven approach offers a fresh perspective on formulation optimisation, promising to streamline the development process and accelerate innovation in this crucial industry. While not a magic bullet, machine learning's ability to analyse complex data sets allows for more targeted experiments, leading to improved efficiency and performance in the development of novel and improved coatings, inks and adhesives. This article discusses how machine learning is transforming the industry, from guiding experimental design to overcoming data challenges, ultimately ushering in a new era of smarter and faster formulation development. Note de contenu : - Machine learning in formulation optimisation - Adaptive experimental design - Case study : Domino printing sciences - Barriers and opportunities for machine learning in forulation development - Fig. 2 : A summary of the adaptive experiemntal design workflow - Fig. 3 : A representation of the union of machine learning and chemistry - generated using the Google Imagen generative artificial intelligence tool En ligne : https://drive.google.com/file/d/1kMnlRjcULNA_rKgHFb7pY0Y2kAyfdiT2/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=40821 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
24518	-	Périodique	Bibliothèque principale	Documentaires	Disponible

More precision for sensitive fast curing compounds / Cordula Wieland in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 108, N° 12 (12/2018)  

[article]  inKUNSTSTOFFE INTERNATIONAL > Vol. 108, N° 12 (12/2018) . - p. 20-23 Titre : More precision for sensitive fast curing compounds : APC plus from kraussMaffei now available for thermosets Type de document : texte imprimé Auteurs : Cordula Wieland, Auteur ; Topic, Nicolina, Auteur ; Jan Hirz, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : p. 20-23 Langues : Anglais (eng) Catégories : Charges (matériaux) Composites à fibres de verre Contrôle de processus adaptatif Matières plastiques -- Moulage par injection Thermodurcissables Index. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : They offer high stiffness, are heat and chemically resistant and flow freely into the machine: we are not talking about high-performance thermoplastic resins such as PEEK or PPS, but thermoset polymers. For processing these challenging materials, the large series specialist Baumgarten automotive technics employs the APC plus machine function from KraussMaffei. As a result, rejects have fallen significantly. Note de contenu : - Less fluctuation in the cavity pressure signal - Same OFT value - But different material behavior - The volumetric filling of the cavity remains constant - Parts with higher shot weights - trend and challenge - Large-series application - Fig. : Key to the vacuum pump cover is the absolutely flat functional surface. The challenge here is that the pronounced rib structure on the reverse side must not show through on the flat side. This can be solved by using PF thermoset compounds - Fig. 1 : Precision parts with only 10 pm tolerance : the oil pump adjusting ring of PF (MD+GF) 70. Production has been running since 2014 in continuous three-shift operation on a CX200 - Fig. 2 : A 48-hour test (24 h without and 24h with APC plus) shows that the machine function significantly reduces the fluctuation band of the cavity pressure (NT = non-thermoplastics) - Fig. 3 : The more highly filled, the lower is the material-specific compression curve. At 1000 bar pressure, the mass column of an organically filled PF is compressed by 3.7% ; at 80 % filling of glass fibers and mineral components, it is only 1,8% - Fig. 4 : If the cylinder temperature rises by 2°C, and the mass becomes less viscous, APC plus switches to holding pressure at an earlier point and reduces the pressure level to prevent over-filling of the part En ligne : https://drive.google.com/file/d/1QV1ov7Dn0AiQiI8JccYmAFGf_hIWyil4/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Web Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=31414 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
20464	-	Périodique	Bibliothèque principale	Documentaires	Disponible

---

1 (1 - 4 / 4)