Exploring the Fracture Toughness of Tessellated Materials With the Discrete-Element Method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Architectured materials contain highly controlled structures and morphological features at length scales intermediate between the microscale and the size of the component. In dense architectured materials, stiff building blocks of well-defined size and shape are periodically arranged and bonded by weak but deformable interfaces. The interplay between the architecture of the materials and the interfaces between the blocks can be tailored to control the propagation of cracks while maintaining high stiffness. Interestingly, natural materials such as seashells, bones, or teeth make extensive use of this strategy. While their architecture can serve as inspiration for the design of new synthetic materials, a systematic exploration of architecture-property relationships in architectured materials is still lacking. In this study, we used the discrete element method (DEM) to explore the fracture mechanics of several hundreds of 2D tessellations composed of rigid “tiles” bonded by weaker interfaces. We explored crack propagation and fracture toughness in Voronoi-based tessellations (to represent intergranular cracking in polycrystalline materials), tessellations based on regular polygons, and tessellations based on brick-and-mortar. We identified several toughening mechanisms including crack deflection, crack tortuosity, crack pinning, and process zone toughening. These models show that periodic architectures can achieve higher toughness when compared with random microstructures, the toughest architectures are also the most anisotropic, and tessellations based on brick and mortar are the toughest. These findings are size independent and can serve as initial guidelines in the development of new architectured materials for toughness.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».