Comparison of two progressive damage models for predicting low-velocity impact behavior of woven composites
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research focuses on comparing the two progressive damage models available in the explicit nonlinear finite element software LS-Dyna. To explore the prediction capabilities in terms of mechanical response and dominating failure modes in S2 glass woven composites, low velocity impact response at four different energies ranging from 27.9 J to 109.7 J were considered in this study. A macro-homogeneous solid element formulated finite element model was simulated to understand the response and failure mechanics in the laminate under low-velocity impact. The material modeling was carried out utilizing the MAT 55 and MAT 162 material models. An effort has been made for robust calibration of the various physical and non-physical parameters in both material cards for accurate predictions. The prediction capabilities of the models were then examined by comparing them against the experimental results, which fall within the deviation of ∼11%. The results show that MAT 162 yields a better resemblance with the damage morphology patterns and the delamination for the accounted impact zone, due to inclusion of strain-rate effect. Overall, this paper provides insight into the limitations and advantages of both material models, which establishes the route for the selection of the appropriate material model for simulating impact behavior in woven composites.
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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) | 0,001 | 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 découle