Extracting elastic constitutive parameters using the VFM within peridynamics
Notice bibliographique
Résumé
This paper implements the Virtual Fields Method within the ordinary state based peridynamic framework to identify material properties. The key equations derived in this approach are based on the principle of virtual works written under the ordinary state based peridynamic formalism for two-dimensional isotropic linear elasticity. In-house codes including a minimization process have also been developed to implement the method. A three-point bending test and two independent virtual fields arbitrarily chosen are used as a case study throughout the paper. The numerical validation of the virtual fields method has been performed on the case study by simulating the displacement field by finite element analysis. This field has been used to extract the elastic material properties and compared them to those used as input in the finite element model, showing the robustness of the approach. Noise analysis and the effect of the missing displacement fields on the specimen’s edges to simulate digital image correlation limitations have also been studied in the numerical part. This work focuses on pre-damage properties to demonstrate the feasibility of the method and provides a new tool for using full-field measurements within peridynamics with a reduced calculation time as there is no need to compute the displacement field. Future works will deal with damage properties which is the main strength of peridynamics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».