Enhanced LaRC05 failure criteria for investigating low-velocity impact on fiber-reinforced composites: An experimental and computational study
Notice bibliographique
Résumé
• The proposed FE modeling methodology can accurately predict the impact response of composite laminates. • Fiber breakage, pull-out, splitting, kinking, crushing, and matrix cracking are predicted using the enhanced LaRC05 criteria. • Delamination and intralaminar matrix cracking interactions are modeled. • The matrix fracture plane and the fiber kink band angle can be found 48 % faster using the SRGSS algorithm. • The detailed sequence of impact damage occurrence is predicted by analyzing the histories of dissipated energies. A finite element model was developed using both continuum and discrete damage modeling techniques to provide detailed predictions for ply-by-ply damage progression in composite laminates during low-velocity impact (LVI) events. A new fiber failure model was incorporated into the LaRC05 failure criteria to predict fiber pull-out and fiber crushing during the fiber damage evolution. In addition, the selective range golden section search (SRGSS) algorithm was implemented to efficiently predict fiber breakage, pull-out, splitting, kinking and crushing, and matrix cracking. The delamination was captured by cohesive element layers embedded between every adjacent composite ply. The interactions of intralaminar matrix cracking and delamination were modeled by deploying cohesive elements within each composite ply. The prediction results were validated by 30 J and 75 J drop-weight tests with different-sized impactors, as well as X-Ray CT inspections on 254 mm by 304.8 mm [0/45/90/-45] 4 s IM7/977–3 laminates. The model predicted the maximum deflection and contact duration with <2 % error, and the peak load, damaged areas, and absorbed energy with <8 % error. The matrix fracture plane and the fiber kink band angle were found with 1° precision 48 % faster via the SRGSS algorithm. The detailed sequences of damage occurrence were predicted by analyzing the energy dissipation histories through various damage modes. Although this modeling methodology was developed for LVI scenarios, it has broad applications for predicting failures in composites.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».