An Implicit Cycle Scale Integrator For Accelerated Fatigue Simulations
Notice bibliographique
Résumé
The properties of polycrystalline materials are strongly influenced by the underlying microstructural features such as grain size, orientation, grain boundaries and crystal defects. Various methods such as Discrete Dislocation Dynamics (DDD), Crystal Plasticity Finite Element Method (CPFEM), Crystal Plasticity Fast Fourier Transform (CPFFT), etc. are used to simulate the mechanical behaviour of polycrystalline materials at the microstructural level; and numerous examples can be found in the literature which show the fidelity of these methods to capture microstructure sensitive grain-level phenomena in polycrystalline materials in a computationally efficient manner for problems with monotonic loading. However, very limited attempts can be seen for problems involving cyclic loading. This paper presents a comprehensive study using CPFEM to predict crack nucleation in polycrystalline materials under high cycle fatigue. However, due to the large number of cycles till crack nucleation, such analysis can be computationally exhaustive. So, an implicit multi-time scale method involving cyclic scale integration is used in this study. The implicit method used in this study has an advantage over other conventional techniques which assumes periodicity and can provide incorrect response due to the strong non-periodic temporal evolution of plastic variables and localization in the spatial domain. In this method, first fine scale cyclic integration is done for few number of cycles, which is then followed by coarse scale cyclic integration resulting in significant acceleration. A cubic polycrystalline domain is simulated using the method to demonstrate its accuracy and efficiency.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».