Voxel-Based Asymptotic Homogenization of the Effective Thermal Properties of Lattice Materials with Generic Bravais Lattice Symmetry
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, voxel-based Asymptotic Homogenization (AH) is employed to calculate the thermal expansion and thermal conductivity characteristics of lattice materials that have a Representative Volume Element (RVE) with non-orthogonal periodic bases. The non-orthogonal RVE of the cellular lattice is discretized using voxel elements (iso-parametric hexahedral element, on a cartesian grid). A homogenization framework is developed in python that uses a fast-nearest neighbor algorithm to approximate the (non-orthogonal) periodic boundary conditions of the discretized RVE. Validation studies are performed where results of the homogenized Thermal Expansion Coefficient (TEC) and thermal conduction performed in this paper are compared with results generated by commercially available software. These included comparison with the results for (a) bi-material unidirectional composite with orthogonal RVE cell envelope; (b) bi-material hexagon lattice with orthogonal cell envelope; (c) bi-material hexagon lattice with non-orthogonal cell envelope; and (d) bi-material square lattice. A novel approach of visualizing the contribution of each voxel towards the individual terms within the homogenized thermal conductivity matrix is presented, which is necessary to mitigate any potential errors arising from the numerical model. Additionally, the effect of the thermal expansion and thermal conductivity for bi-material hexagon lattice (orthogonal and non-orthogonal RVE cell envelope) are presented for varying internal cell angles and all permutations of material assignments for a relative density of 0.3. It is found that when comparing the non-orthogonal RVE with the Orthogonal RVE as a reference model, the numerical error due to approximating the periodic boundary condition for the non-orthogonal bi-material hexagon is generally less than 2% as the numerical error is pseudo-cyclically dependent on the discretization along the cartesian axis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».