短繊維強化高分子複合材料における繊維配向とポリマー特性のBayes推定【JST・京大機械翻訳】

Thomas Akshay J.; Barocio Eduardo; Bilionis Ilias; Pipes R. Byron

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213914162180 整理番号：22P0295493

短繊維強化高分子複合材料における繊維配向とポリマー特性のBayes推定【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Inference of Fiber Orientation and Polymer Properties in Short Fiber-Reinforced Polymer Composites

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発行年： 2022年02月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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短繊維強化高分子複合材料(SFRP)における構成高分子の弾性率と繊維配向状態を推定するためのBayes方法論を提示した。特性は,少数の実験試験のみを用いて逆決定される。射出成形と押出堆積添加物製造(EDAM)を含むSFRP複合材料プロセスのための複合製造デジタル双晶の開発は,広範な実験的材料特性化を必要とする。特に,複合材料の機械的特性の特性化は時間がかかり,従って微視力学モデルを用いて弾性テンソルを完全に同定する。したがって,本報告の目的は,繊維配向および有効高分子弾性率を推論し,したがって,最小実験試験を有する複合材料の弾性テンソルを同定することである。そのために,繊維配向と高分子弾性率を同時に推論するために,マイクロメカニクスモデルと結合した階層的Bayesモデルを開発し,次に,複合材料弾性テンソルを推定するために用いた。EDAMプロセスのための方法論を動機づけ,実証し,その開発は,他の方法で加工された他のSFRP複合材料に適用可能である。結果は,このアプローチが3つの引張試験と同様に,推論のための信頼できるフレームワークを提供し,一方,エピステリックとアリータリーの不確実性を説明することを示した。事後予測チェックは,モデルが実験データを良く再現できることを示した。材料特性とその関連不確実性を較正するBayes手法の能力により,ディジタル双晶製造用の確率的予測フレームワークを可能にする有望なツールになる。【JST・京大機械翻訳】

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機械的性質 , 強化プラスチックの成形 , ポリオレフィン

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