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J-GLOBAL ID：202202250074961161   整理番号：22A0438192

金属格子構造材料のモデル予測への欠陥の導入【JST・京大機械翻訳】

Incorporating defects into model predictions of metal lattice-structured materials

著者 (5件)： Carlton Holly D. (Lawrence Livermore National Laboratory, 7000 East Avenue, L-342, Livermore, CA, 94550, USA) ,  Volkoff-Shoemaker Nickolai A. (Lawrence Livermore National Laboratory, 7000 East Avenue, L-342, Livermore, CA, 94550, USA) ,  Messner Mark C. (Lawrence Livermore National Laboratory, 7000 East Avenue, L-342, Livermore, CA, 94550, USA) ,  Barton Nathan R. (Lawrence Livermore National Laboratory, 7000 East Avenue, L-342, Livermore, CA, 94550, USA) ,  Kumar Mukul (Lawrence Livermore National Laboratory, 7000 East Avenue, L-342, Livermore, CA, 94550, USA)
資料名： Materials Science & Engineering. A. Structural Materials: Properties, Microstructure and Processing  (Materials Science & Engineering. A. Structural Materials: Properties, Microstructure and Processing)
巻： 832  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0589B  ISSN： 0921-5093  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)

抄録/ポイント： 金属格子構造は,高い比強度特性のために最適化され,現在,添加剤製造法を用いてカスタマイズできる。しかし,選択的レーザ融解のようなこれらの方法の多くは,多孔性,寄生材料,および構造中に切断されたストラットのような欠陥を導入でき,それは機械的挙動に負の影響を与える。格子構造材料の機械的応答を予測するために用いられる多くの計算モデルがあるが,理想化された構造を使用し,欠陥を説明するのに十分なほどロバストではない。本研究では,欠陥について金属格子構造を特性化し,圧縮において機械的に試験した。欠陥タイプと分布をX線マイクロトモグラフィーを用いて特性評価し,トモグラフィー解析を2つの異なるモデル予測に用いた。最初に,等価連続体モデルにおいて,欠陥が機械的特性の可変性を予測するために,そして,次に,有限要素解析において,現実的および理想化構造の両方に対する予測応力-歪応答を比較した。さらに,八重項格子の有限要素解析は,剥離ストラットに関連した強度の減少を定量化し,荷重方向に対するストラット配向への依存性を捉えた。全体として,トモグラフィーデータから希薄な欠陥情報を組み込むことは,格子構造材料に対するより現実的な変形応答を捕捉することにより,機械的性質の予測を改善する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械的性質 ,  最適化 ,  *格子構造 ,  トモグラフィー ,  ロバスト性 ,  計算モデル ,  レーザ融解
準シソーラス用語： 有限要素解析 ,  八重項 ,  連続体モデル ,  X線マイクロトモグラフィー ,  強度特性 ,  *金属格子 ,  *モデル予測 ,  機械的応答 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： キャラクタリゼーション ,  有限要素解析 ,  モデリング ,  シミュレーション ,  X線解析 ,  レーザ法

分類 (1件)： 機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 金属格子 ,  構造材料 ,  モデル予測 ,  欠陥