Prediction of DP600 and TRIP780 yield loci using Yoshida anisotropic yield function
Notice bibliographique
Résumé
The continual demand for vehicle weight reduction, improved fuel efficiency and crashworthiness has driven the automotive industry to increasingly fabricate automotive body parts from advanced high strength steel (AHSS) sheet, such as dual phase (DP) and transformation induced plasticity (TRIP) steels. It is therefore essential to carefully investigate the forming behaviour of these sheet materials under various forming conditions. In this work, the quasi-static tensile flow behaviour of DP600 and TRIP780 sheet specimens was obtained in three orientations (RD, DD, and TD) with respect to the sheet rolling direction. A 3-parameter Voce hardening function was then fitted to each flow curve in order to determine true stress and true strain based on constant amount of plastic work per unit volume to calculate the normalized yield stress as well as the r-value for each material orientation. Yoshida's 6th-order polynomial anisotropic yield function, expressed as a function of the second and third invariants of the deviatoric stress tensor (J2 and J3, respectively), was used to predict the mechanical response of these two sheet materials. A new optimization method based on the Markov chain Monte Carlo (MCMC) MetropolisHastings (MH) algorithm was employed to calibrate the anisotropic yield function and determine the anisotropic coefficients. The yield loci for both materials were then derived as a function of only, and also as a function of both J2 and . The performance of each function is evaluated and validated by comparing the numerical predictions of r-value and flow stress directionality with the experimental results. And the effects of J2 and J3 in predicting the shape of the yield locus of DP600 and TRIP780 are also discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».