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Enregistrement W3118969789 · doi:10.2514/6.2021-1165

An Analysis Procedure to Verify Delamination Modelling Using Cohesive Elements

2021· article· en· W3118969789 sur OpenAlexaffabout
Gang Li, Guillaume Renaud, Min Liao

Notice bibliographique

RevueAIAA Scitech 2021 Forum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParametric statisticsStructural engineeringFinite element methodStiffnessMaterials scienceRobustness (evolution)Fracture toughnessCohesive zone modelComposite numberToughnessDelamination (geology)Composite materialMathematicsEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2021-1165.vid A parametric study was conducted to assess the applicability of using cohesive elements to model the progressive failure behaviour of a unidirectional composite double cantilever beam (DCB) specimen. A verification procedure to identify acceptable modelling predictions with limited experimental data is presented. The verification principle is based on the inherent equality relationship between the input and the calculated output DCB material fracture toughness, GIC, values. The output GIC values are calculated using the finite element simulation results in conjunction with the standard ASTM method and with a solution that was developed previously by the National Research Council of Canada (NRC) for unidirectional composite DCB specimens. For the considered case, it was found that the NRC solution provided closer calculated GIC values than the ASTM method, as compared with the input value. Therefore, the acceptability of modelling results were selected based on a prescribed tight GIC agreement that was suggested to be within ±2% using the NRC solution. Within this procedure, very close load-displacement curves and similar crack propagation profiles were obtained from the models based on significantly different mesh sizes and cohesive zone parameters. This finding may significantly improve the modelling efficiency and make progressive failure analysis more practical. For instance, it allows the use of a relatively coarse-mesh model with a small cohesive strength and a high stiffness, rather than a dense-mesh model with a high cohesive strength and low stiffness. A commentary is provided regarding the minimum required number of cohesive elements within the cohesive zone length, and the robustness of modelling using cohesive elements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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