Rigid Body Spring Network Model for Plasticity and Fracture
Notice bibliographique
Résumé
In this work the concept of the Rigid Body Spring Network model (RBSN) is extended to account for hysteresis and brittle fracture of structural members. RBSN was proposed by Kawai [1] who employed a simple discrete numerical model that expresses the phenomenological properties of the material based on rigid masses and springs that undergo all the structural deformation. Material is discretized based on Voronoi [2] tessellation into convex polygons that form the discrete rigid bodies of the model. These are interconnected with three zero length springs in the middle of their common facets. The behavior of springs follows the smooth hysteretic Bouc-Wen model Crack initiation and propagation is constrained at the rigid body facets. Random mesh generation, using only a minimum distance criterion is used and effectively minimizes the mesh bias towards crack propagation due to monotonic loading. Crack formation obeys simple cut-off and Mohr-Coulomb type of criteria Based on this formulation, the different states are closely followed and the plastic as well as fracture behavior is manifested for highly stressed regions. Numerical results are presented for 2D plane stress models that validate the proposed method and verify its computational efficiency as compared to standard elastoplastic finite element methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».