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J-GLOBAL ID：202202216536068861   整理番号：22A0652591

炭素繊維強化ポリマ複合材料のデータ駆動損傷開始基準【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Damage Initiation Criteria for Carbon Fiber Reinforced Polymer Composites

著者 (4件)： Post Alex (DePaul University) ,  Lin Shiyao (University of Michigan) ,  Ustun Ilyas (DePaul University) ,  Waas Anthony M. (University of Michigan)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 0104  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータの進行性破壊解析(PFA)は,炭素繊維強化ポリマー(CFRP)複合材料の設計,検証および検証に不可欠である。しかし,PFAの計算コストは通常,モデルの複雑性のために高い。損傷開始基準は,PFAコードの必須要素の1つであり,材料の状態の遷移を,巨視的に損傷を受けるか顕微鏡的に損傷した。本論文では,Mohr-CoulombモデルとHashinモデルに基づくマトリックス損傷開始を決定するために,データ駆動モデルを開発した。2D平面応力状態に対して,損傷開始を決定するための計算コストは,二値探索(BS)アルゴリズムと予測機械学習モデルを実行することによって劇的に低減できる。マクロスケールマトリックス損傷開始を決定する代替法として,BSの使用と機械学習モデルの訓練と評価を実証した。データ駆動法により,計算時間の99%以上が節約され,一方,予測精度は従来のアプローチから99.9%に留まっている。3D応力状態に対して,計算時間の87%は,94.7%の予測精度で保存される。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  学習モデル ,  *炭素 ,  モデル ,  二次元 ,  進行性破壊 ,  三次元 ,  *繊維強化プラスチック ,  *損傷 ,  コンピュータ ,  機械学習
準シソーラス用語： 予測精度 ,  計算コスト ,  応力状態 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 機械的性質  (YH02022L) ,  強化プラスチックの成形  (YH04060J) ,  ゴム・プラスチック材料  (HC04030W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 炭素 ,  繊維強化ポリマ ,  複合材料 ,  データ駆動 ,  損傷