Hybrid Lattice Particle Modelling Approach for Polymeric Materials Subject to High Strain Rate Loads
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid Lattice Particle modelling (HLPM) is an innovative particular dynamics approach that is established based on a combination of the particle modelling (PM) technique together with the conventional lattice modelling (LM) theory. It is developed for the purpose of simulating the dynamic fragmentation of solids under high strain rate loadings at macroscales with a varying Poisson's ratio. HLPM is conceptually illustrated by fully dynamic particles (or “quasi-particles”) placed at the nodes of a lattice network without explicitly considering their geometric size. The interaction potentials among the particles can employ either linear (quadratic) or nonlinear (Leonard-Jones or strain rate dependent polynomial) type as the axial/angular linkage. The defined spring constants are then mapped into lattice system, which are in turn matched with the material’s continuum-level elastic moduli, strength, Poisson's ratio and mass density. As an accurate dynamic fracture solver of materials, HLPM has its unique advantages over the other numerical techniques which are mainly characterized as easy preparation of inputs, high computation efficiency, ability of post-fracture simulation and a multiscale model, etc., This paper is to review the successful HLPM studies of dynamic fragmentation of polymeric materials with good accuracy. Polymeric materials, including nylon 6-6, vinyl ester and epoxy, are accounted for under the loading conditions of tension, indentation and punctuation. In addition, HLPM of wave propagation and wave induced fracture study is also reviewed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».