Stress state and strain-rate dependent failure of additively manufacturedceramics : overview, experiments and modeling
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing of ceramics offers several advantages over traditional manufacturing methods which include design flexibility, reduced material waste, reduced manufacturing complexity, and the possibility for faster prototyping and production. Despite the growing interests in additively manufactured ceramics (AMCs), their stress state and strain-rate dependent behavior is still not fully understood. This is a significant challenge, as the use of AMCs under complex loading and high strain rate conditions requires a detailed understanding of the underlying mechanisms governing their mechanical behavior and fracture. This study presents a comprehensive look at AMCs focusing on their behaviour under complex loading and high strain rate conditions taking into account: (i) the additive manufacturing techniques and related parameters such as applicability to different ceramic materials, temperature, pressure, sintering, surface finishing, and potential for defects, (ii) experimental characterization using different specimen geometries such as compression, shear compression, indirect tension, and semi-circular under quasi static and dynamic (using a split-Hopkinson Pressure Bar) loading, (iii) evaluation and benchmarking versus ceramics made by traditional methods which includes characterization at microstructure level using EBSD, SEM, and TEM, and comparison of macroscale mechanical properties, and (iv) development of multi-scale numerical models incorporating relevant physics and microstructural features, informed by the experiments at each scale. The simulations are aimed at integrating the information obtained from lower scales (mesocale simulations at grain level and molecular dynamic simulations) to develop more accurate and informed macroscale numerical frameworks. Models also allow for the evaluation of additive manufacturing techniques by considering material orientation, grain size, and porosity on the behavior of the printed ceramic at different scales. Overall, predictive modelling tools informed by testing and characterizing today can guide design of weight-optimized high-performance additively manufactured ceramic-based structures for use in vital Canadian industries (e.g.,
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».