Modélisation tridimensionnelle par éléments finis enrichis pour le calcul de singularités de délaminage et à la jonction de matériaux anisotropes
Bibliographic record
Abstract
Il est connu de longue date que les discontinuités matérielles et/ou géométriques peuvent provoquer des concentrations des contraintes, dites "surcontraintes", nocives pour la résistance du matériau qui doit les supporter. En effet, l'état de contrainte dans ces zones peut être singulier et ne peut être modélisé en pratique par éléments finis réguliers tridimensionnels, à moins de mailler très finement. Pour palier cette difficulté, nous proposons une méthode numérique en deux étapes. La première permet de déterminer l'ordre de la singularité et le mode de surcontraintes. La seconde étape consiste à inclure ces résultats dans une description des champs mécaniques régnant dans la structure pour obtenir les informations complètes sur l'amorçage de fissure via une règle de raccordement. Ce raccordement a d'abord été effectué dans une formulation d'éléments finis hybrides "Métis" à double singularité puis dans une formulation en déplacement pur. Cette technique a été étendue au cas général où l'exposant de singularité est quelconque permettant de résoudre des problèmes de bord libre ou d'entaille à la jonction de plusieurs matériaux anisotropes avec une grande précision. L'analyse duale d'un problème grâce aux deux types de formulations fournit une estimation a posteriori de l'erreur. Des applications numériques tant au niveau du calcul d'exposants de singularité que de celui des facteurs d'intensité des contraintes valident la méthode en s'appuyant sur divers exemples issus de la littérature. Les résultats montrent une bonne cohérence et une bonne précision. De plus, ces méthodes ne requièrent qu'un faible temps CPU.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".