Prediction of Load-Bearing Capacity of Composite Parts with Low-Velocity Impact Damage: Identification of Intra- and Inter-Ply Constitutive Models
Notice bibliographique
Résumé
Assessments of residual load-carrying capacity are often conducted for composite structural components that have received impact damage. The availability of a verified simulation methodology can provide significant cost savings when such assessments are required. To support the development of a reliable and accurate simulation methodology, this study investigated the predictive capabilities of a stacked solid-shell finite element model of a cylindrical composite component with a damage mechanics-based description of the intra-ply material response and a cohesive contact model used for simulation of the inter-ply behavior. Identification of material properties for the model was conducted through mechanical characterization. Special attention was paid to understanding the influence of non-physical parameters of the intra- and inter-ply material models on predicting compressive failure load of damaged composite cylinders. Calibration of the model conducted using the response surface methodology allowed for identifying rational values of the non-physical parameters. The results of simulations with the identified and calibrated finite element model showed reasonable correlation with experimental data in terms of the predicted failure loads and post-impact and post-failure damage modes. The investigated modeling technique can be recommended for evaluating the residual load-bearing capacity of flat and curved composite parts with impact damage working under the action of compressive loads.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».