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Enregistrement W3183963131 · doi:10.1177/10567895211019065

A convex anisotropic damage model based on the compliance tensor

2021· article· en· W3183963131 sur OpenAlexaff
Johannes Görthofer, Matti Schneider, Andrew N. Hrymak, Thomas Böhlke

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Damage Mechanics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElasticity and Material Modeling
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAnisotropyDamage mechanicsTensor (intrinsic definition)Dissipative systemCauchy stress tensorOrthotropic materialMaterials scienceStructural engineeringApplied mathematicsComputer scienceMechanicsMathematical analysisMathematicsPhysicsGeometryEngineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work is devoted to anisotropic continuum-damage mechanics in the quasi-static, isothermal, small-strain setting. We propose a framework for anisotropic damage evolution based on the compliance tensor as primary damage variable, in the context of generalized standard models for dissipative solids. Based on the observation that the Hookean strain energy density of linear elasticity is jointly convex in the strain and the compliance tensor, we design thermodynamically consistent anisotropic damage models that satisfy Wulfinghoff’s damage-growth criterion and feature a convex free energy. The latter property permits obtaining mesh-independent results on component scale without the necessity of introducing gradients of the damage field. We introduce the concepts of stress-extraction tensors and damage-hardening functions, implicitly describing a rigorous damage-analogue of yield surfaces in elastoplasticity. These damage surfaces may be combined in a modular fashion and give rise to complex damage-degradation behavior. We discuss how to efficiently integrate Biot’s equation implicitly, and show how to design specific stress-extraction tensors and damage-hardening functions based on Puck’s anisotropic failure criteria. Last but not least we demonstrate the versatility of our proposed model and the efficiency of the integration procedure for a variety of examples of interest.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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