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Enregistrement W2041007420 · doi:10.1088/0965-0393/15/8/006

Modeling the influence of grain-level matrix inhomogeneity on strain localization in the presence of hard particles

2007· article· en· W2041007420 sur OpenAlexafffund
Xiaohua Hu, David S. Wilkinson, Mukesh Jain, Raja K. Mishra

Notice bibliographique

RevueModelling and Simulation in Materials Science and Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGeneral Motors of Canada
Mots-clésMaterials scienceShear bandMatrix (chemical analysis)Shear (geology)Finite element methodDeformation (meteorology)Composite materialMetalCondensed matter physicsPhysicsThermodynamicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of grain-level matrix inhomogeneity on strain localization in sheet metals has been studied using a two-dimensional plane stress model containing two hard particles by finite element analysis. When the matrix material is treated as a homogeneous continuum, the localization strain decreases with interparticle spacing for particles aligned along the loading direction. In the case of an inhomogeneous matrix, consisting of grains of different Taylor factors corresponding to different crystallographic orientations, the position of the localization band and the value of localization strain seem to be insensitive to the interparticle spacing. Instead, localization forms preferentially in the softer grains within the matrix. The amount of post-localization deformation decreases significantly when the two particles straddle the shear band. It is concluded that the stress concentration that develops between two closely spaced particles does influence the shear localization process but the matrix inhomogeneity dominates localization behavior during sheet metal deformation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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