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Enregistrement W2563881214 · doi:10.4028/www.scientific.net/kem.725.495

Bending Behavior to Fracture of an Aluminium Alloy Involving Pre-Strain

2016· article· en· W2563881214 sur OpenAlexaff
A. Pradeau, Sandrine Thuillier, Jeong Whan Yoon

Notice bibliographique

RevueKey engineering materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAluminium alloyAlloyAluminiumBendingSheet metalAnisotropyStrain hardening exponentPlasticityStructural engineeringShear (geology)Composite materialHardening (computing)EngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work associated to this abstract is focused on the modelling of an aluminium alloy under the shape of sheet. It characterizes the mechanical behaviour up to rupture of an AA6016 alloy, taking into account the anisotropy and the hardening of the metal. The mechanical tests on which the model is based on consist of uniaxial tension, simple shear and hydraulic bulging performed at room temperature up to rupture, except for the simple shear. The numerical model is constituted of three parts. The choice of the model is suited for ductile fracture and allows for high flexibility, thanks to a total of 21 material parameters. The material parameter identification is realised through an inverse methodology. The objective of such an approach is to minimize iteratively the gap between the experimental and numerical outputs. Validation of the results is then done with the help of bending tests. The bending tests are performed with and without pre-strain in tension prior to the air-bending. Different amplitudes of pre-strain allows to reach rupture or not in bending, thus giving the possibility to find the value of the parameter controlling the non-linear accumulation of the damage. The correlation between experiments and simulations is proved to be successful and gives a very good representation of the mechanical behaviour of the aluminium alloy studied.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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