A review of benchmark experiments for the validation of peridynamics models
Notice bibliographique
Résumé
Peridynamics (PD), a non-local generalization of classical continuum mechanics (CCM) allowing for discontinuous displacement fields, provides an attractive framework for the modeling and simulation of fracture mechanics applications. However, PD introduces new model parameters, such as the so-called horizon parameter. The length scale of the horizon is a priori unknown and need to be identified. Moreover, the treatment of the boundary conditions is also problematic due to the non-local nature of PD models. It has thus become crucial to calibrate the new PD parameters and assess the model adequacy based on experimental observations. The objective of the present paper is to review and catalog available experimental set-ups that have been used to date for the calibration and validation of peridynamics. We have identified and analyzed a total of 39 publications that compare PD-based simulation results with experimental data. In particular, we have systematically reported, whenever possible, either the relative error or the R-squared coefficient. The best correlations were obtained in the case of experiments involving aluminum and steel materials. Experiments based on imaging techniques were also considered. However, images provide large amounts of information and their comparison with simulations is in that case far from trivial. A total of 6 publications have been identified and summarized, that introduce numerical techniques for extracting additional attributes from peridynamics simulations in order to facilitate the comparison against image-based data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».