Flow simulations are performed to analyze the resin flow behavior through fibrous reinforcements to promote void-free composite manufacturing with excellent mechanical properties. These flow simulations require an essential parameter known as permeability tensor which is defined as the resistance to the flow of resin due to fibrous reinforcement. This study proposes a key strategy to determine all in-plane permeability components from a single rectilinear flow experiment. The method is based on introducing intentional disturbance to the mold domain, which transforms the one-dimensional flow into a two-dimensional flow. The process is divided into two steps, the experimental determination of flow arrival times at designated locations within the mold domain and comparing it to the numerical flow arrival times (obtained using LIMS software) via the residual sum of squares (RSS). An optimization algorithm based on particle swarm optimization (PSO) is established to reduce the RSS to get accurate permeability predictions. The validation study of the proposed strategy has been practiced for three cases. The results show that this method can effectively characterize the in-plane permeability components from a single rectilinear injection experiment.
Fibrous reinforcement, Permeability tensor, Flow Simulations, Particle Swarm Optimization
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar |
|
Yayımlanma Tarihi | 30 Aralık 2022 |
Yayınlandığı Sayı | Yıl 2022, Cilt 38, Sayı 3 |
Bibtex | @araştırma makalesi { erciyesfen1172211, journal = {Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi}, issn = {1012-2354}, address = {ERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ 38039 Kayseri, TÜRKİYE}, publisher = {Erciyes Üniversitesi}, year = {2022}, volume = {38}, number = {3}, pages = {676 - 684}, title = {Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization}, key = {cite}, author = {Zafar, Salman and Sas, Hatice Sinem} } |
APA | Zafar, S. & Sas, H. S. (2022). Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization . Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi , 38 (3) , 676-684 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/erciyesfen/issue/74713/1172211 |
MLA | Zafar, S. , Sas, H. S. "Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization" . Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi 38 (2022 ): 676-684 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/erciyesfen/issue/74713/1172211> |
Chicago | Zafar, S. , Sas, H. S. "Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization". Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi 38 (2022 ): 676-684 |
RIS | TY - JOUR T1 - Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization AU - SalmanZafar, Hatice SinemSas Y1 - 2022 PY - 2022 N1 - DO - T2 - Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 676 EP - 684 VL - 38 IS - 3 SN - 1012-2354- M3 - UR - Y2 - 2022 ER - |
EndNote | %0 Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization %A Salman Zafar , Hatice Sinem Sas %T Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization %D 2022 %J Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi %P 1012-2354- %V 38 %N 3 %R %U |
ISNAD | Zafar, Salman , Sas, Hatice Sinem . "Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization". Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi 38 / 3 (Aralık 2022): 676-684 . |
AMA | Zafar S. , Sas H. S. Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi. 2022; 38(3): 676-684. |
Vancouver | Zafar S. , Sas H. S. Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi. 2022; 38(3): 676-684. |
IEEE | S. Zafar ve H. S. Sas , "Numerical permeability tensor characterization of fibrous reinforcement through 1D flow analysis using particle swarm optimization", Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, c. 38, sayı. 3, ss. 676-684, Ara. 2022 |
✯ Etik kurul izni gerektiren, tüm bilim dallarında yapılan araştırmalar için etik kurul onayı alınmış olmalı, bu onay makalede belirtilmeli ve belgelendirilmelidir.
✯ Etik kurul izni gerektiren araştırmalarda, izinle ilgili bilgilere (kurul adı, tarih ve sayı no) yöntem bölümünde, ayrıca makalenin ilk/son sayfalarından birinde; olgu sunumlarında, bilgilendirilmiş gönüllü olur/onam formunun imzalatıldığına dair bilgiye makalede yer verilmelidir.
✯ Dergi web sayfasında, makalelerde Araştırma ve Yayın Etiğine uyulduğuna dair ifadeye yer verilmelidir.
✯ Dergi web sayfasında, hakem, yazar ve editör için ayrı başlıklar altında etik kurallarla ilgili bilgi verilmelidir.
✯ Dergide ve/veya web sayfasında, ulusal ve uluslararası standartlara atıf yaparak, dergide ve/veya web sayfasında etik ilkeler ayrı başlık altında belirtilmelidir. Örneğin; dergilere gönderilen bilimsel yazılarda, ICMJE (International Committee of Medical Journal Editors) tavsiyeleri ile COPE (Committee on Publication Ethics)’un Editör ve Yazarlar için Uluslararası Standartları dikkate alınmalıdır.
✯ Kullanılan fikir ve sanat eserleri için telif hakları düzenlemelerine riayet edilmesi gerekmektedir.