An improved failure criterion for biological and engineered staggered composites
Notice bibliographique
Résumé
High-performance biological materials such as nacre, spider silk or bone have evolved a staggered microstructure consisting of stiff and strong elongated inclusions aligned with the direction of loading. This structure leads to useful combinations of stiffness, strength and toughness, and it is therefore increasingly mimicked in bio-inspired composites. The performance of staggered composites can be tuned; for example, their mechanical properties increase when the overlap between the inclusions is increased. However, larger overlaps may lead to excessive tensile stress and fracture of the inclusions themselves, a highly detrimental failure mode. Fracture of the inclusions has so far only been predicted using highly simplified models, which hinder our ability to properly design and optimize engineered staggered composites. In this work, we develop a new failure criterion that takes into account the complex stress field within the inclusions as well as initial defects. The model leads to an 'optimum criterion' for cases where the shear tractions on the inclusions is uniform, and a 'conservative' criterion for which the tractions are modelled as point forces at the ends of the overlap regions. The criterion can therefore be applied for a wide array of material behaviour at the interface, even if the details of the shear load transfer is not known. The new criterion is validated with experiments on staggered structures made of millimetre-thick alumina tablets, and by comparison with data on nacre. Formulated in a non-dimensional form, our new criterion can be applied on a wide variety of engineered staggered composites at any length scale. It also reveals new design guidelines, for example high aspect ratio inclusions with weak interfaces are preferable over inclusions with low aspect ratio and stronger interfaces. Together with existing models, this new criterion will lead to optimal designs that harness the full potential of bio-inspired staggered composites.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».