A Novel Approach to Predict Wrinkling of Aluminum Alloy During Warm/Hot Sheet Hydroforming Based on an Improved Yoshida Buckling Test
Notice bibliographique
Résumé
In order to predict the wrinkling of sheet metal under the influence of fluid pressure and temperature during warm/hot hydroforming, a numerical simulation model for sheet wrinkling prediction was established, taking into account through-thickness normal stress induced by fluid pressure. From simulations using linear and quadratic elements, respectively, it was found that the latter gave results that were much closer to experimental data. A novel experimental method based on an improved Yoshida Buckling Test (YBT) was proposed for testing the wrinkling properties of sheets under the through-thickness normal stress. A wrinkling coefficient suitable for predicting wrinkling was also presented. Based on the numerical simulations, an experimental validation of wrinkling performance was conducted. Ridge-height curves measured along the main diagonal tensile direction of the sheet were presented and showed that the wrinkling prediction criterion provided good discrimination. Furthermore, the wrinkling properties of several different materials were simulated to evaluate the accuracy of the prediction method, and the results revealed that the improved YBT gave good predictions for wrinkling in the conventional sheet metal forming process, while the prediction results for wrinkling in warm/hot sheet hydroforming were also accurate with the fluid pressure of zero.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».