3D Microstructure-Based FE Simulation of Cold-Sprayed Al-Al2O3 Composite Coatings under Indentation and Quasi-Static Compression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study developed microstructure-based finite element (FE) models to investigate the behavior of cold-sprayed aluminum-alumina (Al-Al2O3) metal matrix composite (MMCs) coatings subject to indentation and quasi-static compression. Based on microstructural features (i.e., particle weight fraction, particle size, and porosity) of the MMC coatings, representative volume elements (RVEs) were generated by using Digimat software and then imported into ABAQUS/Explicit. State-of-the-art physics-based modelling approaches were incorporated into the model to account for particle cracking, interface debonding, and ductile failure of the matrix. This allowed for analysis and informing on the deformation and failure responses. The model was validated with experimental results for cold-sprayed Al-18 wt.% Al2O3, Al-34 wt.% Al2O3, and Al-46 wt.% Al2O3 metal matrix composite coatings under quasi-static compression by comparing the stress versus strain histories and observed failure mechanisms (e.g., matrix ductile failure). The results showed that the computational framework is able to capture the response of this cold-sprayed material system under compression and indentation, both qualitatively and quantitatively. The outcomes of this work have implications for extending the model to materials design and under different types of loading (e.g., erosion and fatigue).
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».