Analysis of Nonisothermal Deep Drawing of Aluminum Alloy Sheet With Induced Anisotropy and Rate Sensitivity at Elevated Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a finite element model is developed for 3000 series clad aluminum alloy brazing sheet to account for temperature and strain rate dependency, as well as plastic anisotropy. The current work considers a novel implementation of the Barlat YLD2000 yield surface in conjunction with the Bergstrom hardening model to accurately model aluminum alloy sheet during warm forming. The Barlat YLD2000 yield criterion is used to capture the anisotropy while the Bergstrom hardening rule predicts the temperature and strain rate dependency. The results are compared with those obtained from experiments. The measured stress–strain curves of the AA3003 aluminum alloy sheet at elevated temperatures and different strain rates are used to fit the Bergstrom parameters and measured R-values and directional yield stresses are used to fit the yield function parameters. Isothermal uniaxial tensile tests and nonisothermal deep drawing experiments are performed and the predicted response using the new constitutive model is compared with measured data. In simulations of tensile tests, the material behavior is predicted accurately by the numerical models. Also, the nonisothermal deep drawing simulations are able to predict the load–displacement response and strain distributions accurately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».