多重弾道衝撃モデリングを改善するためのBayesキャリブレーションの適用【JST・京大機械翻訳】

Langone Gregory A.; Davis Brad G.; Reisweber Nicholas A.

文献

J-GLOBAL ID：202202290692957990 整理番号：22A1032742

多重弾道衝撃モデリングを改善するためのBayesキャリブレーションの適用【JST・京大機械翻訳】

Application of Bayesian Calibration to Improve Multiple Ballistic Impact Modeling

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資料名：
号： IMECE2021 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： A0478C 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)

Alekseevskii-TateとLambert-Zukasモデルのような鋼浸透に対する解析的影響モデルは,特定の実験条件を表すために,物理原理と試行データによる経験的に導いた定数の組み合わせである。これらのモデルは,適切な実験テストデータを与える非変形あるいは流体力学的投射物体の単一衝撃条件下での材料性能の予測に非常に有用であるが,繰返し衝撃荷重に伴う効果を説明するには開発されていない。多重衝撃事象の不確実性は,衝撃位置の変動性,衝撃後の影響領域,慣性誘起破壊,加熱に対する材料応答,および他の多くの要因から生じる。多重衝撃モデリングにおける意味ある不確実性のため,Bayes更新を適用して,特定の応用に対するモデル精度を改善し,推定における不確実性をより良く定量化するために,限られた利用可能な試験データと影響モデルの予測能力を正式に組合せることが有用である。本報告では,2インチ弾道ゴムを有するAR500鋼パネルに対する0.223口径弾薬の影響に対する既存の実験データを用いて,Bayes更新を行った。U.S.Army Aberdeen Test Centerからの既存データを,1つの位置が穿孔するまで16の独立した位置を通してサイクリングしながら鋼板を射撃することによって収集した。板に送られるショットの総数は,破壊までのショットの数として記録された。しかし,16の独立したプレート位置が焼成されたので,破壊が到達しない場所と穿孔された場所からの有用なデータがある。全48地点からの全衝撃試験データの範囲に対する板破壊の事前分布を作成した後,板破壊の更新モデルを表す事後分布を作成するために,Bayes定理を用いて,全48地点から取り込んだ。破壊位置におけるショット数で測定した板破壊強度の後方密度を,関心のある目標に対する安全許容総衝撃数を決定するモデルの1つのパラメータとして用いた。この将来のモデルはまた,衝撃速度や傾斜の実際的変動について仮定しながら,板を横切るショットの分布や各衝撃に影響される面積のようなパラメータを考慮する必要がある。このタイプのモデルは,意思決定者に安全な検査基準を開発し,現在と将来の弾薬のための訓練に安全な数のインパクトを利用する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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