Development of Numerical Model for the Crashworthiness of Additively Manufactured Sandwich Lattices
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-2200.vid Compared to other materials, cellular solids have superior energy absorption capabilities. Of particular interest within this material category are periodic lattice materials, which – in combination with advances in additive manufacturing technologies – allow not only for repeatable behavior, but also for a high degree of customization. In this paper, the crashworthiness of “sandwich” lattice structures is investigated, using both experimental and numerical investigations. After characterizing the quasi-static mechanical performance of solid nylon-carbon fiber and a solid engineering resin material, the response of single-layer cubic and octet lattices with a relative density of 30% made from those materials was characterized and compared. The response of multi-layer cubic and octet lattices was investigated before finally layering single-layer octet and cubic topologies to form two unique “sandwich” lattices. Stress-strain, efficiency-strain and other crashworthiness parameter data was gathered, and it was found that while the three-layer single-topology lattices were capable of absorbing 9.8 J (cube) and 7.8 J (octet), the designed sandwich lattices were experimentally capable of absorbing more: 19.0 J (octet-cube-octet) and 22.4 J (cube-octet-cube).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».