Predicting the forming limit diagram of the fine-grained AA 1050 sheet using GTN damage model with experimental verifications
Notice bibliographique
Résumé
In this research, forming limit diagram (FLD) of aluminum alloy 1050 (AA 1050) sheet produced by Accumulative Roll Bonding (ARB) is investigated numerically and experimentally. The Gurson-Tvergaard-Needleman (GTN) ductile damage model is used to predict sheet failure and obtain its FLD using numerical simulation in Abaqus/Explicit. Nucleation and growth of voids in the material during the deformation is the basic concept of the GTN damage model. This damage model has nine basic parameters that obtaining through experimental tests is time-consuming and costly, and in some cases, impossible. Thus, the present study tries to obtain the above parameters for fine-grained aluminum 1050 fabricated by ARB using the finite element method. Therefore, after considering each parameter’s interval, numerical simulation and the anti-inference method are used in the uniaxial tensile test to identify GTN parameters for the AA 1050 sheet using FEM. The optimum parameters of the GTN model are used in the FEM of the Nakazima test for FLD prediction. Also, The FLD of the fine-grained aluminum sheet is obtained experimentally using the Nakazima test. Finally, the numerical and experimental FLDs are compared for validation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».