MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205754429 · doi:10.3390/jcs6020035

Microstructure-Free Finite Element Modeling for Elasticity Characterization and Design of Fine-Particulate Composites

2022· article· en· W4205754429 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodRepresentative elementary volumeMaterials scienceComposite materialVolume fractionMicrostructureMaterial propertiesStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microstructure-based finite element modeling (MB-FEM) of material representative volume element (RVE) is a widely used tool in the characterization and design of various composites. However, the MB-FEM has a number of deficiencies, e.g., time-consuming in the generation of a workable geometric model, challenge in achieving high volume-fractions of inclusions, and poor quality of finite element mesh. In this paper, we first demonstrate that for particulate composites the particle inclusions have homogeneous distribution and random orientation, and if the ratio of particle characteristic length to RVE size is adequately small, elastic properties characterized from the RVE are independent of particle shape and size. Based on this fact, we propose a microstructure-free finite element modeling (MF-FEM) approach to eliminate the deficiencies of the MB-FEM. The MF-FEM first generates a uniform mesh of brick elements for the RVE, and then a number of the elements, with their total volume determined by the desired volume fraction of inclusions, is randomly selected and assigned with the material properties of the inclusions; the rest of the elements are set to have the material properties of the matrix. Numerical comparison showed that the MF-FEM has a similar accuracy as the MB-FEM in the predicted properties. The MF-FEM was validated against experimental data reported in the literature and compared with the widely used micromechanical models. The results show that for a composite with small contrast of phase properties, the MF-FEM has excellent agreement with both the experimental data and the micromechanical models. However, for a composite that has large contrast of phase properties and high volume-fraction of inclusions, there exist significant differences between the MF-FEM and the micromechanical models. The proposed MF-FEM may become a more effective tool than the MB-FEM for material engineers to design novel composites.

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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