Determining the Intermediate and High Strain Rate Properties of Bar Bending Braking System Material in a Forward Velocity Sled
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Bar Bending Braking System (BBBS) in a forward velocity sled utilizes the plastic deformation of the metallic bars to dissipate the Kinetic energy of impact and generate the required deceleration pulse. The National Aerospace Laboratories forward velocity sled’s BBBS material, Mild steel St37-2, is characterized in compression at room temperature, using the quasi-static tests and the Split Hopkinson Pressure Bar (SHPB) at strain rates ranging from 10 − 3 /s − 2500/s. Very high strain rate dependence of yield and flow stress was observed from these tests as there was nearly a 100% increase in the yield stress between the highest and lowest strain rates. Thinner samples (L/D < 0.5) were used for the SHPB tests apart from the usual ratio (L/D = 0.5) samples and it was observed that the stress strain curves of these thinner samples were consistent with those of the samples with L/D = 0.5 showing that there was no significant effect of the three-dimensional state of stress on the curves. The Compression stress-strain data for the steel, which has over 12 stress strain curves at different strain rates, is analysed to determine the Viscoplastic Johnson-Cook (JC) model and the Cowper-Symonds (CS) Model. The JC Model was developed over a limited strain rate range (0.001-300/s), as linear dependence of the log(strainrate) to the yield or flow stress was only possible in this range. The CS model was developed for the entire range and effectively models the stress strain curves throughout the range of strain rate. The values of the JC and CS constants are compared with existing literature for St 37 steel and are found similar for strain rate sensitivity though there is considerable difference in the static plasticity constants.
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 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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».