Predicting the Ductile Failure of DP-steels Using Micromechanical Modeling of Cells
Notice bibliographique
Résumé
Thus far, micromechanical modeling of cells has been used successfully to capture the deformation behavior of dual phase (DP) steels, which display impressive mechanical properties, especially for the automotive industry. However, the prediction of ductile failure, which is essential in the manufacture and design of parts, needs to be modeled in order to develop a model, which can fully characterize DP-steels. The Gurson—Tvergaard (GT) damage model is coupled with a micromechanical model developed in earlier works, which captures the deformation behavior of DP-steels well, making a complete material model. A procedure that accounts for damage in terms of the void volume fraction, stress triaxiality and the mechanics of failure in DP-steels as major damage factors, is developed in this work to determine the calibrating parameters in the GT yield function. When these parameters are determined, they are employed in numerical simulations of a tensile bar test to compare the experimental and numerical fracture parameters. The results show good agreement between the numerical predictions using the GT parameters obtained by the procedure developed in the current work and the experimental findings at different levels of volume fraction of martensite (V m ). It is also shown that the GT parameters obtained using a calibrating procedure, which ignores the local deformation behavior of the material, does not produce the appropriate parameter values.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».