Determination of Fracture Behavior of AA6060 Aluminum Alloy Extrusion Using Digital Image Correlation3© Her Majesty the Queen in Right of Canada, as represented by the Minister of Natural Resources, 2015.
Notice bibliographique
Résumé
The dependence of fracture strain on stress triaxiality has been recently recognized as an important factor that controls the fracture of aluminum alloys. A number of experimental programs have been reported to determine fracture strains in a wide range of stress triaxiality using a variety of types of specimens. However, because of the lack of direct measurement of local strains near the fracture zone, indirect estimations of fracture strain are commonly used. The errors in determining fracture strain are uncertain. In this study we use the digital image correlation (DIC) method to determine the fracture strains in AA6060 aluminum extrusion material. This material is often used in automotive crash management systems. A commercially available DIC system was used to follow the deformation occurring during the tests of a set of newly designed specimens with a wide range of stress triaxiality; thus, the inception of instability and fracture can be captured and distinguished precisely. More importantly, post-experiment analysis in DIC allows strain calculations at macroscopic levels at varying step sizes, thus, the dependence of fracture strain on gauge length has been determined in each testing condition. The fracture locus of AA6060 aluminum extrusion has been successfully determined and the concept of “scaled fracture strain” has then been proposed to ensure consistency of the fracture locus in both the experiment and in modeling.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».