An efficient full-field crystal plasticity-based M–K framework to study the effect of 3D microstructural features on the formability of polycrystalline materials
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».