マスターSN曲線アプローチ-短繊維強化複合材料のハイブリッドマルチスケール疲れシミュレーション【Powered by NICT】

Jain Atul; Jain Atul; Veas Jose M.; Straesser Stefan; Van Paepegem Wim; Verpoest Ignaas; Lomov Stepan V.

文献

J-GLOBAL ID：201702268760961292 整理番号：17A0411624

マスターSN曲線アプローチ-短繊維強化複合材料のハイブリッドマルチスケール疲れシミュレーション【Powered by NICT】

The Master SN curve approach - A hybrid multi-scale fatigue simulation of short fiber reinforced composites

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資料名：
巻： 91 号： P2 ページ： 510-518 発行年： 2016年
JST資料番号： E0231D ISSN： 1359-835X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

典型的な短繊維強化複合材料(SFRC)成分は成分を横切って異なる位置での種々の静的及び疲労挙動に導く種々の点での繊維の配向の異なる統計分布を持っていた。繊維配向のこの変動性を持つ成分スケール計算を結合するために,FEモデルにおける各要素は,代表体積要素(RVE)としてモデル化し静的および疲労特性をこれらの元素のそれぞれに対して計算しなければならない。静的特性を推定する方法を確立したが,疲労特性のいずれもなかった。短繊維複合材料中の各点のためのSN曲線を予測するハイブリッド(微視力学と試験の組合せ)とマルチスケール(マクロスケール疲労特性に関連したマイクロスケールの損傷)法を開発した。この提案した方法は試験だけでなく,製造シミュレーション,試験およびマルチスケール力学の組合せに基づいている。広範な試験プログラムは短繊維複合材料の疲労挙動を研究し,マスターSN曲線(MSNC)手法の概念を検証するために行った。MSNCアプローチは二の有力な手法-強度に基づくスケーリングと試験ベース補間と比較した。MSNCアプローチは実験結果と良く一致することが分かったと一般的な方法よりもより正確であることを確認した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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ゴム・プラスチック材料 , 強化プラスチックの成形

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