An efficient full-field crystal plasticity-based M–K framework to study the effect of 3D microstructural features on the formability of polycrystalline materials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, the new rate tangent–fast Fourier transform-based elasto-viscoplastic crystal plasticity (CP) constitutive framework (RTCP-FFT) developed by Nagra et al (2017 Int. J. Plast. 98 65–82) is implemented in the so-called Marciniak–Kuczynski (M–K) (Marciniak and Kuczyński 1967 Int. J. Mech. Sci. 9 609–20) framework to predict the forming limit diagrams (FLDs) of face-centered cubic polycrystals. The RTCP-FFT approach that accounts for 3D grain morphologies and grain interactions is used to compute the FLDs for aluminum alloys (AAs). The model employs two statistically representative volume elements with identical initial microstructures, one inside the imperfection band region (required for M–K analysis) and other outside the imperfection band region of the sheet metal. The proposed RTCP-FFT-based M–K model is a full-field, mesh-free and efficient CP formulation that enables a comprehensive investigation of the effects of 3D microstructural features on the FLDs with extremely small computational times. The new model is validated by comparing the predicted FLDs for AA5754 and AA3003 AAs with experimental measurements. Furthermore, the predicted FLDs are compared with the well-known Taylor-type homogenization scheme-based M–K model (MK–Taylor) predictions. Furthermore, the effects of different grain shapes as well as local grain interactions on the FLD predictions are studied. The study reveals that among the various microstructural features, the grain morphology has the strongest effect on the predicted FLDs and the FLD predictions can be significantly improved if the actual grain structure of the material is properly accounted for in the numerical models.
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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 | 0,001 | 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 découle