Modelling of Failure Behaviour of 3D-Printed Composite Parts
Notice bibliographique
Résumé
Failure in 3D-printed composite parts is complex due to anisotropic properties, which are mainly governed by printing parameters, printing strategy, and materials. Understanding the failure behaviour of materials is crucial for the design calculations of parts. Effective computational methodologies are yet not available for accurately capturing the failure behaviour of 3D-printed parts. Therefore, we proposed two different computational methodologies for modelling the failure behaviour of 3D-printed parts. 3D-printed parts subjected to uniaxial tensile loading were considered for modelling. In the first method, the computational model employed nonlinear properties of virgin material, and the model predicted higher values than the experimental results. This method provided idealistic nonlinear behaviour of 3D-printed parts. The difference in the results of experimental and computational is significant, especially in the case of 3D-printed composites. In the second method, the computational model utilized nonlinear material data from mechanical testing results and the model predicted accurate nonlinear behaviour of 3D-printed parts. This method provided realistic material behaviour of 3D-printed parts. Therefore, for effective design and analysis, it is suggested to use the latter computational methodology to capture the failure behaviour of 3D-printed parts accurately.
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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 ».