Coupled Heating/Forming Optimization of Knitted Reinforced Composites

The feasibility of knitted fabric reinforcement for highly flexible composites has been investigated for the thermoforming process. The composite sheets were made through compression molding before being shaped. We used thermoplastic elastomers as matrices: Thermoplastic Elastomers and Thermoplastic Olefins. The knit reinforcement was provided by jersey knitted fabrics of polyester fibers. We first introduced the fundamentals involved in the study. The manufacturing is presented through compression molding and thermoforming. The latter is a two-step process: IR heating and plug/pressure assisted deformations. For the IR heating phase, several material properties have been characterized: the emissivity of matrices, absorption, reflection and transmission of radiations in the composite structure have been studied. We particularly paid attention to the reflection on the composite surfaces. The non-reflected or useful radiations leading to the heating are quantified and simulated for three emitter-composite configurations. It has been found that the emitter temperatures and the angle of incidence have significant roles in the IR heating phase. Thermal properties such as calorific capacity and thermal conductivity of the composites were also presented. Thermograms were carried out with an IR camera. Equipment and Thermogram acquisitions were both presented. Optimization of emitters was performed for a three emitter system. The objective function method has been illustrated.Regarding mechanical purposes, the characterizations of the matrices, reinforcements and flexible composites have been carried out. The studied loadings were uniaxial traction, pure shear and biaxial inflation. For the uniaxial extension, both the reinforcement and the composite were found highly anisotropic regarding the orientation of the loading toward the coursewise of the fabric. The resulting strains and stresses to rupture are also found anisotropic. However, for pure shear loading we observed isotropic behavior. Biaxial deformations have been studied; the stress-strain curves are closer to the ones from pure shear loading than from uniaxial traction. The stress and strains of the inflated disks were deduced from measurement on the deformed contours. A routine for contour extraction is presented. We pointed out that unreinforced matrices are strongly subjected to sudden polymer properties in biaxial deformation at certain temperatures. The stress-strain curves are affected by the resulting jumps in mechanical properties. On the other hand, the composites do not show those gaps in stress; the reinforcement rules the deformations. The thicknesses of inflated disks were also measured, fabric reinforcement is found to provide a better thickness repartition. It would be a major improvement for thermoformed good production. In order to predict the forming parameters (temperature, pressure, maximum deformation before rupture...), we introduced several hyperelastic models. They were used to simulate the stress-strain curves of the reinforced and non-reinforced elastomers for uniaxial traction, pure shear and biaxial loadings. Some material constants had been expressed and used as input for finite element simulations. Simulations have been introduced using first a direct stiffness method for a mass-spring assembly, then finite elements were presented and illustrated for the three studied deformations. Hyperelastic models were used. The fabric was simulated using one ANSYSTM code based on hexagonal elements. Pertinent results have been found for uniaxial and pure shear deformations. Regarding flexible composites, a fast method has been proposed based on cloth simulation technique

Mechanical behaviour of wood-plastic composites at cold temperatures for potential application to the manufacturing of wind turbine blades

Renewable energy resources, including wind power, are part of the solution to the global energy problem. Over the past few decades, various types of materials such as wood, aluminium and composites have been used in the manufacturing of wind turbine blades. However, no investigations have been conducted on the application of wood-plastic composites (WPCs) for the production of small rotorblades for wind turbines in northern conditions; characterized by extremely cold temperatures and major winter storms. In order to investigate the application of WPCs in the rotorblades industry, the mechanical behaviour of this material under the operational conditions of a wind turbine should be investigated. In cold climate regions, wind turbines are exposed to severe conditions characterized by temperatures below — 50°C and wind speeds sometimes exceeding 25 m/s. This thesis is mostly divided into two main parts. First, the mechanical behaviour of wood-plastic composites is investigated using the experimental and numerical characterization of the material at cold temperatures. The studies are conducted under the maximum pressure of 18 psi within a temperature range of —50°C to +50°C with 25°C increments. Wood-plastic composite membranes with mass concentration of 20, 30, 40, 50, and 60wt% of wood fibre are tested and high-density polyethylene (HDPE) is used as the thermoplastic matrix of the composites. Second, the structural behaviour of a rotorblade made with WPCs is investigated under the operating conditions of a wind turbine. In this research, the bubble inflation technique is used for experimental and numerical modelling of the behaviour of WPCs. The elastic (Hooke's law) and hyperelastic (neo-Hookean) models, along with the artificial neural networks, are used to characterize the mechanical behaviour of the membranes. The elastic and hyperelastic behaviour of the specimens are modelled in Abaqus with different material constants in order to generate a learning library for the artificial neural network. Young's modulus and Cj represent the material constants for elastic and hyperelastic models, respectively. The optimum material constants are obtained using the neural network. The experimental results are used as the input of the network and the results from the simulations in Abaqus are used to train the neural network. The output of the network is the optimum material constants for different materials at different temperatures. The results of the neural network are then verified by a set of wind tunnel experiments and computer simulations in Abaqus. For the purpose of the experiments, a rectangular HDPE plate is tested at different temperatures and wind speeds in a wind tunnel. Furthermore, an HDPE plate is modelled in Abaqus with the same dimensions under the same pressure using the optimum material constant relevant to the corresponding temperature. The deformation values obtained in the experiments are compared with the ones attained in Abaqus in order to verify the accuracy of the material constants. Moreover, the application of the wood-plastic composites is investigated in the rotorblades industry by comparing the material performance with the material requirements of the industry. The operational parameters and conditions require the material to have a high stiffness, low density, and long fatigue life. Finally, a small rotorblade is modelled in Abaqus to investigate the deformation of a blade made of WPC and aluminium. In addition, in order to introduce the challenges involved in the application of this material in the rotorblades industry, a brief review of the effects of humidity and ice on WPCs and rotorblades is presented at the end of this project. Les sources d'énergie renouvelables, notamment l'énergie éolienne, font partie de la solution au problème mondial lié à l'énergie. Au cours des dernières décennies, divers types de matériaux tels que le bois, l'aluminium et des composites ont été utilisés dans la fabrication de pales d'éoliennes. Cependant, aucune recherche n'a été menée sur l'application des composites bois-plastique pour la production de petites pales éoliennes situées en milieu nordique qui est caractérisé par des températures extrêmement froides et les grandes tempêtes hivernales. Afin d'étudier l'application de ces composites bois-plastique dans le secteur des pales éoliennes, le comportement mécanique de ce matériau dans les conditions de fonctionnement d'une éolienne doit être étudié. En effet, dans les régions froides, les éoliennes sont exposées à des conditions météorologiques sévères, caractérisées par des températures inférieures à — 50°C et des vitesses de vent dépassant parfois 25 m/s. Cette thèse est divisée en deux parties principales. D'une part, le comportement mécanique des composites bois-plastique est étudié en utilisant la caractérisation expérimentale et numérique du matériau à des températures froides. Les études sont menées sous la pression maximale de 18 psi dans une plage de température de — 50°C à 50°C avec des paliers de 25°C. Des membranes composites en bois-plastique avec des concentrations massique de 20, 30, 40, 50, et 60% poids de fibres de bois sont testés et le polyethylene haute densité (PEHD) est utilisé comme matrice thermoplastique des composites. D'autre part, le comportement structural d'une pale éolienne fabriquée à partir d'un composite bois-plastique est étudié dans les conditions de fonctionnement d'une éolienne. Dans cette recherche, la technique de gonflage de bulles est utilisée pour la modélisation expérimentale et numérique du comportement du composite bois-plastique. Les modèles élastique (loi de Hooke) et hyperélastique (néo-Hookéen), ainsi que les réseaux de neurones artificiels, sont utilisés pour caractériser le comportement mécanique des membranes. Le comportement élastique et hyperélastique des spécimens sont modélisés dans le logiciel Abaqus avec différentes constantes matérielles afin de générer une bibliothèque d'apprentissage pour le réseau neuronal artificiel. Le module de Young et Ci représentent les constantes matérielles pour les modèles élastiques et hyperélastiques, respectivement. Les constantes matérielles optimales sont obtenues en utilisant le réseau de neurones. Les résultats expérimentaux sont utilisés comme entrée du réseau et les résultats des simulations dans Abaqus sont utilisés pour l'apprentissage du réseau de neurones. La sortie du réseau est composée des constantes matérielles optimales pour différents matériaux à des différentes températures. Les résultats du réseau de neurones sont ensuite vérifiés par un ensemble d'expériences en soufflerie et par des simulations numériques dans Abaqus. À des fins expérimentales, une plaque rectangulaire de PEHD est testée à différentes températures et vitesses de vent dans une soufflerie. Par la suite, la plaque PEHD est modélisée dans Abaqus avec des conditions similaires: dimensions et pression identiques en utilisant la constante matérielle optimale appropriée pour une température donnée. Les valeurs de déformation obtenues dans ces expériences sont comparées avec celles obtenues dans Abaqus afin de vérifier l'exactitude des constantes matérielles. En outre, l'utilisation des composites bois-plastique dans le secteur des pales éoliennes est étudiée en comparant la performance du matériau avec les exigences matérielles de l'industrie. Les paramètres et les conditions opérationnels exigent du matériau d'avoir une rigidité élevée, une faible densité et une longue résistance à la fatigue. Enfin, une pale éolienne est modélisée dans Abaqus pour étudier la déformation d'une pale fabriquée en composite bois-plastique et en aluminium. De plus, afin d'aborder les défis liés à l'application de ce matériau dans l'industrie des pales éoliennes, un bref examen des effets de l'humidité et de l'accumulation de la glace sur les composites bois-plastique est pésenté à la fin de ce projet

Mechanical behaviour of wood-plastic composites at cold temperatures for potential application to the manufacturing of wind turbine blades

Renewable energy resources, including wind power, are part of the solution to the global energy problem. Over the past few decades, various types of materials such as wood, aluminium and composites have been used in the manufacturing of wind turbine blades. However, no investigations have been conducted on the application of wood-plastic composites (WPCs) for the production of small rotorblades for wind turbines in northern conditions; characterized by extremely cold temperatures and major winter storms. In order to investigate the application of WPCs in the rotorblades industry, the mechanical behaviour of this material under the operational conditions of a wind turbine should be investigated. In cold climate regions, wind turbines are exposed to severe conditions characterized by temperatures below — 50°C and wind speeds sometimes exceeding 25 m/s. This thesis is mostly divided into two main parts. First, the mechanical behaviour of wood-plastic composites is investigated using the experimental and numerical characterization of the material at cold temperatures. The studies are conducted under the maximum pressure of 18 psi within a temperature range of —50°C to +50°C with 25°C increments. Wood-plastic composite membranes with mass concentration of 20, 30, 40, 50, and 60wt% of wood fibre are tested and high-density polyethylene (HDPE) is used as the thermoplastic matrix of the composites. Second, the structural behaviour of a rotorblade made with WPCs is investigated under the operating conditions of a wind turbine. In this research, the bubble inflation technique is used for experimental and numerical modelling of the behaviour of WPCs. The elastic (Hooke's law) and hyperelastic (neo-Hookean) models, along with the artificial neural networks, are used to characterize the mechanical behaviour of the membranes. The elastic and hyperelastic behaviour of the specimens are modelled in Abaqus with different material constants in order to generate a learning library for the artificial neural network. Young's modulus and Cj represent the material constants for elastic and hyperelastic models, respectively. The optimum material constants are obtained using the neural network. The experimental results are used as the input of the network and the results from the simulations in Abaqus are used to train the neural network. The output of the network is the optimum material constants for different materials at different temperatures. The results of the neural network are then verified by a set of wind tunnel experiments and computer simulations in Abaqus. For the purpose of the experiments, a rectangular HDPE plate is tested at different temperatures and wind speeds in a wind tunnel. Furthermore, an HDPE plate is modelled in Abaqus with the same dimensions under the same pressure using the optimum material constant relevant to the corresponding temperature. The deformation values obtained in the experiments are compared with the ones attained in Abaqus in order to verify the accuracy of the material constants. Moreover, the application of the wood-plastic composites is investigated in the rotorblades industry by comparing the material performance with the material requirements of the industry. The operational parameters and conditions require the material to have a high stiffness, low density, and long fatigue life. Finally, a small rotorblade is modelled in Abaqus to investigate the deformation of a blade made of WPC and aluminium. In addition, in order to introduce the challenges involved in the application of this material in the rotorblades industry, a brief review of the effects of humidity and ice on WPCs and rotorblades is presented at the end of this project. Les sources d'énergie renouvelables, notamment l'énergie éolienne, font partie de la solution au problème mondial lié à l'énergie. Au cours des dernières décennies, divers types de matériaux tels que le bois, l'aluminium et des composites ont été utilisés dans la fabrication de pales d'éoliennes. Cependant, aucune recherche n'a été menée sur l'application des composites bois-plastique pour la production de petites pales éoliennes situées en milieu nordique qui est caractérisé par des températures extrêmement froides et les grandes tempêtes hivernales. Afin d'étudier l'application de ces composites bois-plastique dans le secteur des pales éoliennes, le comportement mécanique de ce matériau dans les conditions de fonctionnement d'une éolienne doit être étudié. En effet, dans les régions froides, les éoliennes sont exposées à des conditions météorologiques sévères, caractérisées par des températures inférieures à — 50°C et des vitesses de vent dépassant parfois 25 m/s. Cette thèse est divisée en deux parties principales. D'une part, le comportement mécanique des composites bois-plastique est étudié en utilisant la caractérisation expérimentale et numérique du matériau à des températures froides. Les études sont menées sous la pression maximale de 18 psi dans une plage de température de — 50°C à 50°C avec des paliers de 25°C. Des membranes composites en bois-plastique avec des concentrations massique de 20, 30, 40, 50, et 60% poids de fibres de bois sont testés et le polyethylene haute densité (PEHD) est utilisé comme matrice thermoplastique des composites. D'autre part, le comportement structural d'une pale éolienne fabriquée à partir d'un composite bois-plastique est étudié dans les conditions de fonctionnement d'une éolienne. Dans cette recherche, la technique de gonflage de bulles est utilisée pour la modélisation expérimentale et numérique du comportement du composite bois-plastique. Les modèles élastique (loi de Hooke) et hyperélastique (néo-Hookéen), ainsi que les réseaux de neurones artificiels, sont utilisés pour caractériser le comportement mécanique des membranes. Le comportement élastique et hyperélastique des spécimens sont modélisés dans le logiciel Abaqus avec différentes constantes matérielles afin de générer une bibliothèque d'apprentissage pour le réseau neuronal artificiel. Le module de Young et Ci représentent les constantes matérielles pour les modèles élastiques et hyperélastiques, respectivement. Les constantes matérielles optimales sont obtenues en utilisant le réseau de neurones. Les résultats expérimentaux sont utilisés comme entrée du réseau et les résultats des simulations dans Abaqus sont utilisés pour l'apprentissage du réseau de neurones. La sortie du réseau est composée des constantes matérielles optimales pour différents matériaux à des différentes températures. Les résultats du réseau de neurones sont ensuite vérifiés par un ensemble d'expériences en soufflerie et par des simulations numériques dans Abaqus. À des fins expérimentales, une plaque rectangulaire de PEHD est testée à différentes températures et vitesses de vent dans une soufflerie. Par la suite, la plaque PEHD est modélisée dans Abaqus avec des conditions similaires: dimensions et pression identiques en utilisant la constante matérielle optimale appropriée pour une température donnée. Les valeurs de déformation obtenues dans ces expériences sont comparées avec celles obtenues dans Abaqus afin de vérifier l'exactitude des constantes matérielles. En outre, l'utilisation des composites bois-plastique dans le secteur des pales éoliennes est étudiée en comparant la performance du matériau avec les exigences matérielles de l'industrie. Les paramètres et les conditions opérationnels exigent du matériau d'avoir une rigidité élevée, une faible densité et une longue résistance à la fatigue. Enfin, une pale éolienne est modélisée dans Abaqus pour étudier la déformation d'une pale fabriquée en composite bois-plastique et en aluminium. De plus, afin d'aborder les défis liés à l'application de ce matériau dans l'industrie des pales éoliennes, un bref examen des effets de l'humidité et de l'accumulation de la glace sur les composites bois-plastique est pésenté à la fin de ce projet

Caractérisation numérique et expérimentale de soufflage libre d’une conduite cylindrique mince thermoplastique en PET

La mise en forme des matériaux thermoplastiques en plasturgie (injection, thermoformage, rotomoulage (moulage par rotation), etc.) nécessite, avant de commencer la production industrielle, un grand nombre d'essais pour déceler les meilleures conditions pour la fabrication des produits. En général, ces tests sont coûteux en termes de temps et de matériaux. Afin d'éviter ces problèmes, de nombreuses industries utilisent des outils numériques en modélisation pour l’étude virtuelle de leurs procédés. Toutefois, la qualité des résultats de la modélisation est étroitement reliée à la loi de comportement utilisée pour le matériau qui est, généralement, de type viscoélastique ou hyperélastique. Concernant les procédés de thermoformage et de soufflage, associé à la fabrication de pièces minces, l'identification numérique du comportement des thermoplastiques est principalement obtenue à l’aide de la combinaison de l’expérimental, de la modélisation et d’algorithmes d’optimisation. Cependant, la caractérisation des membranes cylindriques creuses de type Polyéthylène téréphtalate (PET), sous l'effet de la pression et au-dessus de la température de transition vitreuse, ne semble pas y avoir suffisamment d'études qui permettent d'élucider son comportement. C’est dans ce cadre que le projet s’inscrit et il concerne un tube en PET. À cet effet, une approche hybride utilisant l’expérimental, la modélisation et un algorithme neuronal sont utilisés. Pour le comportement, nous considérons un modèle hyperélastique de type Mooney-Rivlin

Valorisation des sciures de bois dans des composites thermoplastiques (HDPE-BOIS) : élaboration, caractérisation et modélisation en soufflage libre

Ce travail de thèse a pour but de développer de nouveaux matériaux bio-composites pour des applications en thermoformage. À cet effet, nous considérons une matrice de polyéthylène haute densité (HDPE) renforcée par les sciures de bois. Nous avons utilisé six concentrations de particules de bois (0%, 20%, 30%, 40%, 50% et 60%) en présence d’un agent de couplage le polyéthylène greffé au maléique anhydride (PE-g-MA). L’effet de la concentration en bois et celui de la température sur les propriétés rhéologiques de même que les propriétés thermo-physiques, et les caractéristiques structurales des thermo-composites ont été étudiés grâce à une analyse mécanique dynamique (DMA), une analyse calorimétrique différentielle (DSC) et une analyse microscopique électronique à balayage (MEB). Le comportement visqueux des composites à l’état liquide a été modélisé à l’aide du modèle rhéologique Cross. Cela nous a permis de créer des courbes universelles pour prédire le comportement visqueux des bio-composites sur une gamme de températures et de fréquences. Quant au comportement mécanique des composites à l’état semi-solide, il a été modélisé à l’aide du modèle intégral viscoélastique de Lodge. Pour cela, des résultats expérimentaux, obtenus à l’aide des tests d’analyses oscillatoires à faible amplitude, sont utilisés. Nos résultats indiquent que les modules dynamiques rhéologiques (G’ et G’’) des composites diminuent en fonction de la température et croissent en fonction de la concentration en particules du bois. De plus, les propriétés thermo-physiques (capacité calorifique Cp et volume spécifique) sont dépendantes de la température et de la teneur en particules du bois; leur variation est maximale à la température de fusion du polymère, en raison de changement de phase des chaînes macromoléculaires. Afin de déceler l’effet de la concentration massique des particules du bois sur l’aptitude du composite plastique- bois pour des applications en plasturgie, une étude numérique sur la thermo-formabilité de ces nouveaux bio-composites a été réalisée en soufflage libre des membranes bio-composites. Par ailleurs, une évaluation expérimentale sur les propriétés mécaniques ainsi que sur la durabilité des performances des composites plastiques-bois ont été réalisées. À cet effet, des tests de traction, de stabilité géométrique et de biodégradabilité sont effectués. Nos résultats indiquent que l’addition des particules du bois améliore à la fois la rigidité et la résistance mécanique des composites. Toutefois, l’élongation à la rupture des composites diminue considérablement en fonction de la teneur en particules de bois; les composites deviennent peu ductiles et la rupture apparaît à de faibles déformations. De plus, la présence des particules du bois rend les composites sensibles à l’absorption d’eau et aux attaques des espèces fongiques; ceci se traduit par une perte de masse et une altération des propriétés structurales des bio-composites exposées régulièrement aux champignons dans un milieu humide. L’effet des microorganismes est estimé maximal dans le cas des échantillons préparés sans agent de couplage et contenant des teneurs élevées en bois

Experimental investigation and computational modelling of the thermoforming process of thermoplastic starch

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University.Plastic packaging waste currently forms a significant part of municipal solid waste and as such is causing increasing environmental concerns. Such packaging is largely non-biodegradable and is particularly difficult to recycle or to reuse due largely to its complex compositions. Apart from limited recycling of some easily identifiable packaging wastes that can be separated economically, such as bottles, most packaging waste ends up in landfill sites. In recent years, in an attempt to address this problem in plastic packaging, the development of packaging materials from renewable plant resources has received increasing attention and a wide range of bioplastic materials based on starch are now available. Environmentally these bioplastic materials also reduce reliance on oil resources and have the advantage that they are biodegradable and can be composted upon disposal to reduce the environmental impact. Many food packaging containers are produced by thermoforming processes in which thin sheets are inflated under pressure into moulds to produce the required thin -wall structures. Hitherto these thin sheets have almost exclusively been made of oilbased polymers and it is for these that computational models of thermoforming processes have been developed. Recently, in the context of bioplastics, commercial thermoplastic starch sheet materials have been developed. The behaviour of such materials is influenced both by temperature and, because of the inherent hydrophilic characteristics of the materials, by moisture content. Both of these aspects affect the behaviour of bioplastic sheets during the thermoforming process. This thesis describes experimental work and work on the computational modelling of thermoforming processes for thermoplastic starch sheets using a commercially available material. The experimental work has been carried in order to characterise the deformation behaviour of the material with regard to different temperature, moisture contents and strain rates. Thermoforming of the material was performed and samples produced were used for comparison and verification of the computational modelling of the thermoforming process. In the first attempt to model the thermoforming process, a hyperelastic constitutive equation was established to approximate the material behaviour taking account of the combined effects of temperature and moisture content and a simple ii membrane model with constrained deformation was used to model an axisymmetric case of thermoforming. Simulations with this model showed that moisture content mostly affects the pressure required to push the sheet into the mould while moisture variation during thermoforming has little effect on the final thickness distribution of the product. Considerable discrepancies were found in the thickness distribution between the predictions from the model and the experimental measurements. Further attempts were made to take account of the elasto-plastic behaviour of the material and a more complex three-dimensional FE model was developed using ANSYS/LS-DYNA. Based on the findings in the simpler modelling work, no attempt was made to incorporate the moisture content effect on material behaviour but the material parameters for the elasto-plastic constitutive equation were obtained from high speed tensile tests so that moisture variation during thermoforming could be minimised and neglected. The predictions from this model have led to significant improvements in prediction of the thickness distribution which has become much closer to the experimental measurements in comparison with the hyperelastic model. This work provides some important insights into thermoforming of thermoplastic starch materials: a) Deformation behaviour of such materials depends strongly on the moisture content and the temperature, both of which affect behaviour during thermoforming processes, including the preheating stage; b) moisture variation during the thermoforming process has a significant effect on the pressure required for the deformation. This also leads to variation of moisture content distribution in the final product, which in turn affects the material properties such as ductility or impact strength at different positions in the thermoformed structure; c) thermoforming of thermoplastic starch materials can be simulated more accurately by an elasto-plastic model and the LS-DYNA algorithm in comparison with a hyperelastic membrane model. This work has provided useful information on thermoforming of thermoplastic starch materials with particular reference to the design of thermoforming tools and to the careful control of processing conditions including preheating. It has also laid a solid foundation for future work on how the moisture variation impacts on the formation of defects such as incomplete forming due to material hardening and fracture due to loss of ductility

The thermo-mechanical behaviour of polymethyl methacrylate in roll-to-roll hot embossing of microfluidic channels

The roll-to-roll (R2R) hot embossing technique is developed from the conventional hot embossing technique, which has been a predominant method for fabricating microfluidic channels on polymeric materials, such as polymethyl methacrylate (PMMA). The benefits of R2R hot embossing are the ability to take advantage of conventional hot embossing, as well as the potential for mass production. However, the research in R2R hot embossing remains limited, with very few studies to test or simulate the process of R2R hot embossing. This thesis presents a systematic analysis of the R2R hot embossing by investigating the thermo-mechanical behaviour of PMMA.Both experimental and numerical methods have been used to understand the R2R hot embossing of PMMA-based microfluidic channels. For the experimental method, a series of R2R hot embossing trials have been conducted on a PMMA film with a custom-designed generic shim. The shim contains straight line features with a relief height of 40 µm and different line widths. The trial experiment runs at different embossing temperatures from 105 to 110 °C at every one degree, while other process parameters, such as nip pressure and web moving speed, are kept constant. The numerical method employs calibration data from tensile tests and DMA to simulate the formation of microfluidic channels in the cross-sectional area using the finite element simulation package, Abaqus/Standard. A Python script has been written to automatically generate input files for these simulations.From experimental trials of R2R hot embossing it has demonstrated that at temperatures close to Tg, there are nearly no embossed features. The transfer rate, which is calculated by dividing the highest channel depth by the stamp height, increases with line widths. The highest transfer rate is 51.3% when the a 1-mm-wide line feature is embossed at 109 °C. The simulation method employs a parallel network model with viscoplastic components calibrated from test data ranging from 90 to 110 °C and strain rate ranging from 0.001 to 0.1/s. The calibrated data agrees well with the test data, and shows reasonable accuracy in predicting the cross-sectional profile of microfluidic channels. The Python script has been proved to be an efficient way for such numerical predictions under different process parameters. These findings have been generated to provide for guidance for microfluidic chip designers to modify shim layouts, and for process engineers to optimise the process parameters of R2R hot embossing.</div