Group-random algorithm to generate representative volume element models for composites
Notice bibliographique
Résumé
One of the most commonly used methods for characterizing the mechanical properties of discontinuous fiber reinforced composites (DFRC) is to establish a Representative Volume Element (RVE) model and perform finite element (FE) analysis. However, FE analysis on RVE models established by traditional sampling algorithms is often computationally expensive due to the large size of RVE that is required to be statistically representative of the composite. To address this issue, this paper proposes a new approach for constructing RVE models with more accurate description of fiber orientation, aiming to make the FE modelling more efficient by using an RVE with small size. When establishing RVE models with given target fiber orientation tensor, it is very challenging to accurately capture the orientation of fibers. In order to mitigate the error between the orientation tensor reconstructed by fibers generated in the RVE and the target orientation tensor, a group-random algorithm is proposed in the current work to generate RVE models. Unlike the traditional algorithm, in which fibers are sampled one by one in the RVE, the group-random algorithm samples a group of four fibers at one time in order to eliminate the error of the off-diagonal components of the reconstructed orientation tensor in the principal coordinate system. Then a modification tensor is further introduced to mitigate the error of the diagonal components of the reconstructed orientation tensor. Simulation results show that the orientation tensor error could be significantly reduced by the group-random algorithm even for the RVE with low number of fibers. The merits of the group-random algorithm are also witnessed by the stability and accuracy of predicting the elastic constants of composite materials through RVE modeling. It is thus concluded that the major advantage of this work is to provide an alternatively feasible strategy to substantially improve computational efficiency of RVE modelling.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».