MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4288436422 · doi:10.3390/applmech3030052

A Deterministic Methodology to Calibrate Pressure-Independent Anisotropic Yield Criteria in Plane Strain Tension Using Finite-Element Analysis

2022· article· en· W4288436422 sur OpenAlexaff
A. Abedini, Advaith Narayanan, C. Butcher

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlane stressMaterials scienceFinite element methodPlasticityYield surfaceYield (engineering)Structural engineeringUltimate tensile strengthTensile testingStress (linguistics)Tension (geology)Constitutive equationDeformation (meteorology)Composite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The yield strength of materials under plane strain deformation is often not characterized experimentally due to difficulties that arise in interpreting the results of plane strain tensile tests. The strain and stress fields in the gauge region of these tests are inhomogeneous, making it challenging to extract the constitutive response from experimental measurements. Consequently, the plane strain yield stress is instead predicted using phenomenological plasticity models calibrated using uniaxial and biaxial tension data. To remove this uncertainty, a simple finite-element based inverse technique is proposed to determine the arc of the associated yield locus from uniaxial-to-plane strain tension using a constrained form of Vegter’s anisotropic yield criterion to analyze a notch tensile test. The inverse problem is formulated under associated deviatoric plasticity and constrained such that only a single parameter, the major principal yield stress under plane strain deformation, needs to be identified from the finite-element simulations. The methodology was applied to two different automotive steel grades, an ultra-high strength DP1180 and a DC04 mild steel. The predictive accuracy of the constitutive models was then evaluated using an alternate notch geometry that provides an intermediate stress state between uniaxial and plane strain tension. By performing notch tensile tests in three sheet orientations, three arcs of the yield surface were obtained and employed to calibrate the widely used Yld2000 yield function. The study shows that for DP1180, the normalized plane strain yield stress was in the range of 1.10 to 1.14 whereas for DDQ steel, the normalized plane strain yield stress was notably stronger, with values ranging from 1.22 to 1.27, depending on the orientation. The proposed methodology allows for a wealth of anisotropic plasticity data to be obtained from simple notch tests while ensuring the plane strain state is accurately characterized, since it governs localization and fracture in many forming operations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied MechanicsMême sujetMetal Forming Simulation TechniquesTravaux en français237 207