Synthetic turf finite element model development and validation
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of synthetic turf performance has been undertaken using a variety of experimental methods but is limited in understanding the complex physics of cleat-turf interaction. Computational models could provide insight, but there is currently no validated model of synthetic turf available. The scope of this study was to develop a Finite Element (FE) model of synthetic turf using a hierarchical approach and validate the model using independent test data. A physical third-generation synthetic turf comprising slit-film fibers with sand and rubber crumb infill was constructed. Experiments were conducted using a direct impact (Clegg) device and an artificial cleat-form. Material characterization tests were performed on the individual turf components, integrated into constitutive models, and a full turf FE model was constructed. The carpet was modeled with shell elements while the granular infill was modeled using smoothed-particle hydrodynamics (SPH) elements. A method to simulate the physical pre-conditioning performed on the experimental turf was developed. Both unconditioned and pre-conditioned turfs were assessed using Clegg tests. The re-created Clegg tests on the turf model demonstrated good agreement with the physical tests, with higher acceleration for the pre-conditioned turf. The turf model was validated using experiments with a turf test apparatus including dynamic translation and rotation of a cleat-form. The model predicted results in good agreement with the experiments (average CORA rating of 0.863) on pre-conditioned turf. The resulting model and methods can be expanded to synthetic turf of different constituent materials, to investigate their effects on cleat-surface interaction, optimizing performance, and reducing injury risk.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».