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Enregistrement W4403402162 · doi:10.3390/met14101164

Formability Characterization Using Curvature and Strain-Rate-Based Limit Strain Detection Methods Applied to Marciniak, Nakazima, and Stretch-Bend Tests

2024· article· en· W4403402162 sur OpenAlexafffund
Sante DiCecco, Kenneth Cheong, F. Khameneh, Zhi Deng, Michael J. Worswick, Cliff Butcher

Notice bibliographique

RevueMetals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Advanced Manufacturing ConsortiumCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationOntario Centres of Excellence
Mots-clésNeckingFormabilityCurvatureMaterials scienceCharacterization (materials science)Plane stressForming limit diagramDigital image correlationStrain rateStructural engineeringComposite materialGeometryMathematicsFinite element methodEngineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite advancements in the characterization of forming limit curves (FLCs) with the development of stereoscopic digital image correlation (DIC), there is still uncertainty in the accuracy of the limit strains, especially in forming operations with out-of-plane bending. The ISO12004-2:2008 standard offers a standardized approach to FLC determination but is not without limitations and is not always applicable to new materials and forming processes (e.g., warm forming, hot stamping). In the present work, a physically based limit strain detection technique is developed, termed the Enhanced Curvature Method (ECM), based on the sheet surface curvature evolution at the onset of necking in sheet formability testing. The ECM is applied to the characterization of 1.1 mm AA5182-O sheet using Marciniak, Nakazima, and stretch–bend characterization tests, and its limit strains are compared with those from the linear best-fit (LBF) local strain-rate approach and the ISO-12004 standard. The ECM considers the physical nature of necking in sheet forming with the aid of thresholds defined in terms of an imperfection metric analogous to the well-known Marciniak–Kuczynski (MK) imperfection factor. By quantifying the evolution of necking, FLCs of different safety margins can be readily generated, enabling a more intuitive selection for the factor of safety. For lower and upper ECM thresholds, the Marciniak plane strain limiting strain was determined to lie between 0.173 and 0.198, respectively, which is comparable to the analytical prediction of 0.194 and in general agreement with the published literature for AA5182-O. Similar plane strain limits were obtained using the ISO and LBF methods with values of 0.188 and 0.208, respectively. The same rankings in limit strain values between methods were observed for plane strain loading in Nakazima and stretch–bend tests.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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