Experimental and Numerical Fracture Characterization of DP1180 Steel in Combined Simple Shear and Uniaxial Tension
Notice bibliographique
Résumé
Current tests for plane stress characterization of fracture in automotive sheet metals include simple shear, uniaxial, plane strain, and biaxial tension, but there is a significant gap between shear and uniaxial tension. Presently, it remains uncertain whether the fracture strain experiences a reduction between simple shear and uniaxial tension or undergoes an exponential increase as the triaxiality decreases. Fracture in combined simple shear and tension is complicated by premature edge cracking in tension along with a strong sensitivity of fracture strain to the measurement lengthscale. To address these issues, several existing simple shear geometries were modified and evaluated, with a focus on obtaining approximately linear strain paths corresponding to combined uniaxial tension and simple shear suitable for experimental fracture characterization using digital image correlation (DIC). An experimental and numerical investigation was conducted using two planar geometries that do not require through-thickness machining and can be easily tested on a universal test frame. Finite-element analysis was used to investigate the influence of the notch eccentricity on the stress state and predicted fracture location. The most promising geometry in each coupon type was then selected and tested for a dual-phase advanced high-strength steel, DP1180. The performance of the two planar geometries was evaluated based on the linearity of strain and stress state, along with the location of fracture initiation. The best geometry was then used to evaluate and recalibrate the modified Mohr-Coulomb (MMC) fracture locus with data in combined shear and tension. The initial MMC calibration using four fracture tests that suppressed necking provided an accurate estimate for the fracture strain in combined uniaxial tension and simple shear. The MMC model correctly predicted a valley in the fracture strain between these two loading conditions.
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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 ».