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Modélisation tridimensionnelle par éléments finis enrichis pour le calcul de singularités de délaminage et à la jonction de matériaux anisotropes

2008· dissertation· W7143540086 on OpenAlexaboutno aff
Vincent Magnier

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEngineering
TopicNumerical methods in engineering
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFirthInverse methodDebitage

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.250
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.273 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2008
Admission routes1
Has abstractyes

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