Development Of A Dynamic Failure Model For Polymeric Adhesives
Notice bibliographique
Résumé
One method to improve armor performance of land vehicles under ballistic impact is to better design the adhesive layer used to bond the ceramic tiles to the metal/composite backing layer. This presentation will explore the development of a finite element model to simulate failure of polymeric adhesives used in these systems. The adhesive layer plays a critical role in controlling wave propagation that leads to damage accumulation within the armor structure during impact. Modelling the dynamic failure of the adhesive layer is performed using the cohesive zone modelling (CZM) approach in the explicit nonlinear finite element software, LS-DYNA . Specifically, the trilinear traction separation law is implemented in cohesive elements. The CZM approach is an energy-based method combining fracture mechanics with stress-based criteria to predict the initiation and direction of crack growth. The model is validated using force-displacement curves of the double cantilever beam (DCB) and end-notched flexure (ENF) tests for the polyurethane adhesive, SikaForce TM6 7752-L60. These tests determine the tensile and shear critical energy release rates of the adhesive layer, respectively. The validation process considers the variability in material properties used in these experiments. After validation, the adhesive model is implemented into a full-scale numerical model of the add-on armor system that also comprises of ceramics and steels. Overall, this study aims at providing novel insights in the modelling of adhesives using CZM for applications in armor systems.
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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 ».