Multiscale Phase-Field Modeling of Fracture in Nanostructures
Notice bibliographique
Résumé
The scientific community has witnessed, lately, a tremendous progress in the fabrication and synthesis of nanomaterials. As a result, it is essential to develop new and efficient numerical techniques that are capable of modeling the behavior of materials at nanoscale with sufficient accuracy. In this work, a novel approach is presented for the multiscale analysis of brittle failure in nanostructures using the phase-field modeling. The specimen at microscale is discretized using finite elements (FEs), whose integration points lie in the representative volume elements (RVEs) at nanoscale. The displacement computed in upper scale for a microstructure that contains an evolving crack is imposed on the boundaries of the RVE in lower scale. On the other hand, the stresses and material properties obtained for the RVE in lower scale are transferred to upper scale to compute stiffness matrices and load vectors. The evolution of the phase-field variable indicates the initiation and propagation of cracks at microscale. In order to avoid time-consuming molecular dynamics (MD) simulations at nanoscale in each step of the analysis, the Mooney–Rivlin material model is used to simulate the behavior of Aluminum (AL) nanostructure at this scale. The approach that is utilized to compute the material constants and the formulation for the multiscale technique combined with the phase-field modeling in upper scale are described in detail. It is discussed how the phase-field variable in microstructure is evolved based on the properties of the RVE in nanostructure. Many numerical examples are presented to demonstrate the application of the proposed multiscale technique in the solution of engineering problems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».