A CPFEM based 3D Model for Polycrystalline Plasticity with Diffused Grain Boundaries
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the relationship between the microstructure of polycrystalline materials and their macroscopic properties is critical for developing and improving them for advanced applications. In polycrystalline aggregates, the combination of computational homogenization and crystal plasticity has shown promise in simulating the effective properties and capturing such correlations. Our study uses a similar framework to model polycrystals with FCC and BCC crystal structures. The goal is to investigate the plastic deformation behavior of these materials, specifically focusing on the role of Geometrically Necessary Dislocations (GNDs). We employ a phenomenological Crystal Plasticity (CP) model on a cubic Representative Volume Element (RVE). The simulations capture the effect of crystallographic orientations, grain boundaries, and dislocation mechanisms on the deformation of polycrystalline RVE. To account for the complex behavior at grain boundaries, a diffused interface model is proposed. This model homogenizes the deformation behavior within the grain boundary region to capture more effectively the hardening due to dislocation pile-up, providing a more realistic representation of the interaction between grains. Our findings provide insights into the influence of grain boundaries on the overall strain hardening and deformation response of polycrystalline materials.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».