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Enregistrement W6966545621 · doi:10.4224/18227282

Implementation, verification and validation of the multi-surface failure envelope for ice in explicit FEA (LS-DYNA) with full derivation of it's invariant form

2009· report· en· W6966545621 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2009
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsotropyFinite element methodInvariant (physics)Hydrostatic equilibriumEnvelope (radar)Experimental dataAnisotropy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multi-surface failure criterion/model for ice is implemented into an explicit finite element program called LS-DYNA (www.lstc.com). The implementation of the model equations was achieved via the development of a user routine for LS-DYNA. Since ice behavior depends on temperature, strain/load rate and loading direction (loading direction for the case of anisotropic ice), the traditional isotropic and temperature and rate independent failure criterion such as von-Mises and Mohr-Coulomb are not applicable. The multi-surface failure criterion (Derradji-Aouat, 2003) accounts for those effects and is formulated with the parameters of the octahedral shear stress and hydrostatic pressure. In this paper, a 3-step procedure will be presented and discussed to demonstrate successful multi-surface failure model implementation in explicit FEA. Step 1 is concerned with the theoretical implementation of the ice multi-surface failure model into the explicit commercial code LS-DYNA. Step 2 deals with verification and validation of the FE implementation, this step may be called V&V analysis and its rooted in uncertainty methodologies and statistical analyses. V&V will be based on comparisons between the numerical results and the results from the ice compression tests done by Rist and Murrell (1994) which was one of the data sources for the present failure criterion. Step 3 deals with showing how the implemented model in LS-DYNA predicts actual ice pressure and indentation tests on an ice block using the MTS machine in the cold room (Wells et al., 2008) and are simulated as an example. Discussion regarding the multi-surface model, its implementation, numerical results, and model predictions are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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