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Enregistrement W2035949836 · doi:10.1115/pvp2006-icpvt-11-93402

Prediction of Forming Limit Diagrams for Aluminum Alloy Sheet Using Finite Element Analysis

2006· article· en· W2035949836 sur OpenAlexaff
Bing Li, T. J. Nye

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityPublic Safety Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeckingForming limit diagramMaterials scienceFinite element methodSheet metalHardening (computing)AluminiumAlloyAnisotropyStrain hardening exponentComposite materialFormabilityForming processesStructural engineeringPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prediction of forming limit diagram (FLD) for aluminum alloy sheet using finite element analysis without implementing pre-defined geometrical imperfections or material imperfections was studied. The limit strains of the FLD were determined by applying a new proposed localization criterion in the dome stretching test. The elements just outside the necking area, where their major and minor principal strains have no simultaneous change after localized necking happens, were chosen as the reference elements for measurement of limit strains. Simulations were carried out for various strain paths ranging from balanced biaxial stretching to uniaxial stretching. The effects of material properties, sheet thickness, anisotropic parameter and friction coefficient at the sheet punch interface on the locus of FLD were investigated. It was found that the material yield stress and average anisotropic parameter value has almost no effect on forming limits; larger strain-hardening exponent and higher sheet thickness result in higher level of forming limit strains; the friction coefficient has little influence on the locus of FLD but does affect the strain path taken during the deformation. The predicted FLD of AA 5182-O was compared with an experimentally determined FLD and very good agreement has been achieved. It was demonstrated that forming limit diagrams can be predicted by the finite element method without requiring any assumed geometric or material imperfections in the numerical model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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