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J-GLOBAL ID:202202238467423325   整理番号:22A1090257

等方性および均一サイズ限界のスケールより小さい統計的体積要素におけるモデリングバイアスを低減するための幾何学的分割スキーム【JST・京大機械翻訳】

Geometric partitioning schemes to reduce modeling bias in statistical volume elements smaller than the scale of isotropic and homogeneous size limits
著者 (3件):
資料名:
巻: 393  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0856A  ISSN: 0045-7825  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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材料の破壊の予測において,小規模の材料特性は重要であり,小規模のランダム不均一性は,正確に,そして,効率的に特性評価するのが難しい。建築物破壊モデルにおいて,作業は,小規模から中間スケール(ミクロまたはメソスケール)での局所ランダム微細構造の統計的特性化に焦点を当てた。多くの材料は,大規模で効果的に等方性で均一であると特性化できる。対照的に,マイクロまたはメソスケールでは,統計的体積要素(SVE)は,しばしば顕著な異方性と不均一性を示す。SVEの特性化は,長さスケール,適用した境界条件,および選択した境界形状のようなモデリング選択が,モデリングバイアスを導入するかもしれないので,課題を提示する。破壊シミュレーションのための正確な基礎を提供するために,SVEレベルでの異方性および不均一特性の実際の予測から,モデリングバイアスを分離しなければならない。材料を効果的に均質化するためにRVEのサイズを特性化するために多くの文献が払われてきたが,有効等方性限界の研究は少ない。均一限界または等方性限界に近づくとき,代表的サイズは異なる可能性がある。本研究では,弾性および強度特性を,正方形および円形(いわゆる「規則的」)形状を有するSVEを用いて,多重スケールで評価した。Voronoiセルの凝集が正方形または円形格子を用いて達成されるVoronoiモザイク化ベースの形状を研究し,通常の分割法と比較した。モデルを2種類の微細構造,すなわちマクロスケールで等方性であるもの,およびわずかな方向バイアスを含むものについて試験する。異なるSVE形状に対する結果を比較し,SVEモデリング選択が,ミクロおよびメソスケールにおける異方性および不均一性の特性評価にどのように影響するかを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
曲板  ,  破壊力学一般 

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