Computational Modeling of Damage Development in Composite Laminates Subjected to Transverse Dynamic Loading
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a robust computational model for the response of composite laminates to high intensity transverse dynamic loading emanating from local impact by a projectile and distributed pressure pulse due to a blast. Delaminations are modeled using a cohesive type tie-break interface introduced between sublaminates while intralaminar damage mechanisms within the sublaminates are captured in a smeared manner using a strain-softening plastic-damage model. In the latter case, a nonlocal regularization scheme is used to address the spurious mesh dependency and mesh-orientation problems that occur with all local strain-softening type constitutive models. The results for the predicted damage patterns using the nonlocal approach are encouraging and qualitatively agree with the experimental observations. The predictive performance of the proposed numerical model is assessed through comparisons with available instrumented impact test results on a class of carbon-fiber reinforced polymer (CFRP) composite laminates. Force-time histories and other derived cross-plots such as the force versus projectile displacement and progression of projectile energy loss as a function of time are compared with available experimental results to demonstrate the efficacy of the model in capturing the details of the dynamic response. Another case study involving the blast loading of CFRP composite laminates is used to further highlight the capability of the proposed model in simulating the global structural response of composite laminates subjected to distributed pressure pulses.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».