Exploring stress intensity factor computation: A parametric study using extended isogeometric analysis (XIGA)
Notice bibliographique
Résumé
The permanence and durability of mechanical and structural elements with discontinuities such as cracks and voids require the calculation of SIF (stress intensity factors) with reasonable fidelity. SIF is a crucial parameter that predicts crack growth and failure behavior by quantifying the stress field neighboring the crack tip. Therefore, understanding the sophisticated characteristics of the stress fields in the vicinity of discontinuity requires an effective way of calculating SIFs. Currently, there are numerous methods to calculate SIF, such as FVM (Finite Volume Method), FEM (Finite Element Method), BEM (Boundary Element Method), XFEM (Extended Finite Element Method), Phase field method and Meshfree methods. For an extended period, FEM is one of the leading methods in solving fracture mechanics problems. Though FEM is quite robust in dealing with several engineering problems, it has got its inherent drawbacks to deal with singular fields like discontinuities. Hence to reasonably capture moving discontinuities, finer meshes near the discontinuous field are required that demand more computation effort and time. To alleviate the above drawback of FEM, this study employed Extended Isogeometric Analysis (XIGA) to efficiently and effectively determine the SIFs in the case of fissured plates as benchmarking fissure problems. In this study SIFs in relation to crack length were examined for edge and center cracked plates and results were compared with the theoretical values.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».