MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2332490149 · doi:10.1177/1081286514533120

Simulation of cracks in a Cosserat medium using the <i>extended</i> finite element method

2014· article· en· W2332490149 sur OpenAlexaff
M Kapiturova, Robert Gracie, S. Potapenko

Notice bibliographique

RevueMathematics and Mechanics of Solids · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodElasticity (physics)Extended finite element methodMaterials scienceMathematicsMathematical analysisMechanicsStructural engineeringPhysicsComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cosserat (micropolar, asymmetric) elasticity can better predict the mechanical behavior of the materials with a characteristic length scale than the classical theory of elasticity. However, the area of fracture modelling in a Cosserat medium is not widely presented in the literature. The simulation of cracks in a Cosserat medium using the eXtended Finite Element Method (XFEM) is presented in this paper. The proper crack tip enrichment of the translational and microrotational fields is important for the robustness and efficiency of the XFEM/Cosserat model. Using the example of an edge crack of the Mode I in this paper, we have shown that the values of the J-integral for the Cosserat solid are higher than those for the equivalent classical elastic solid. The difference becomes significant for the cases of materials with strong micropolar properties. The dependence of the fracture behavior of the crack of different sizes on the Cosserat elastic constants was found to be significant. Therefore, it is recommended that the special tip enrichment is considered for the microrotational field, and a careful analysis of the material parameters is performed in order to model fracture in a Cosserat medium.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMathematics and Mechanics of SolidsMême sujetNumerical methods in engineeringTravaux en français237 207