Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô Hình Nhạy Cảm Với Cấu Trúc Vi Mô Thứ Giảm Để Khởi Đầu Hư Hại Trong Các Vật Liệu Composites Hai Giai Đoạn
Tóm tắt
Các đặc điểm nội tại của cấu trúc hoặc vi cấu trúc bên trong chi phối hiệu suất tổng thể của vật liệu. Một vấn đề còn bỏ ngỏ trong thiết kế vật liệu với các thuộc tính nâng cao là xác định và định lượng chính xác những đặc điểm nổi bật của vi cấu trúc cũng như hiểu mối tương quan của chúng với hiệu suất của vật liệu. Nhiệm vụ này trở nên khó khăn hơn khi đối mặt với các thuộc tính liên quan đến sự hỏng hóc, mà cho thấy những mối tương quan mạnh mẽ với các chi tiết bậc cao hơn của vi cấu trúc vật liệu. Bài báo này trình bày một khung phân tích dựa trên dữ liệu mới mẻ nhằm xác định một cách định lượng những mối tương quan phức tạp tồn tại giữa các chi tiết bậc cao của vi cấu trúc vật liệu và các thuộc tính liên quan đến hư hỏng của nó, cụ thể là các thuộc tính khởi đầu hư hại. Công trình ở đây sẽ giải quyết thách thức này bằng cách mở rộng đáng kể hệ thống tri thức vật liệu (MKS) và sử dụng các khái niệm trong phân phối giá trị cực trị cũng như học máy. Khung phân tích được phát triển có khả năng phân loại thành công chín lớp khác nhau của các vi cấu trúc hai pha được tạo ra một cách tổng hợp theo độ nhạy của chúng đối với khởi đầu hư hại. Khung và các phương pháp được trình bày ở đây mở ra những hướng nghiên cứu mới nhằm nghiên cứu các thuộc tính khởi đầu hư hại nhạy cảm với vi cấu trúc liên quan đến các vật liệu đa dạng, và tạo điều kiện cho việc thiết kế vật liệu đa quy mô thực tiễn trong tương lai.
Từ khóa
#Cấu trúc vi mô #khởi đầu hư hại #vật liệu composites hai giai đoạn #học máy #phân phối giá trị cực trị #hệ thống tri thức vật liệu.Tài liệu tham khảo
Adams BL, Kalidindi S, Fullwood DT (2013) Microstructure-sensitive design for performance optimization. Butterworth-Heinemann, Waltham
McDowell DL, Panchal J, Choi H-J, Seepersad C, Allen J, Mistree F (2009) Integrated design of multiscale, multifunctional materials and products. Butterworth-Heinemann, Waltham
Song K, Zhang Y, Meng J, Green EC, Tajaddod N, Li H, Minus ML (2013) Structural polymer-based carbon nanotube composite fibers: understanding the processing–structure–performance relationship. Materials 6(6):2543–2577
McDowell DL, Ghosh S, Kalidindi SR (2011) Representation and computational structure-property relations of random media. JOM 63(3):45–51
McDowell DL, Olson GB (2008) Concurrent design of hierarchical materials and structures. Sci Model Simul 15(1–3):207–240
Olson GB (1997) Computational design of hierarchically structured materials. Science 277(5330):1237–1242
Adams BL, Olson T (1998) The mesostructure—properties linkage in polycrystals. Prog Mater Sci 43(1):1–87
N.R. Council (2008) Integrated computational materials engineering: a transformational discipline for improved competitiveness and national security. National Academies Press, Washington DC
J Oden, T Belytschko, J Fish, T Hughes, C Johnson, D Keyes, A Laub, L Petzold, D Srolovitz, S Yip (2006) Simulation-based engineering science: revolutionizing engineering science through simulation. Report of NSF Blue Ribbon Panel on Simulation-Based Engineering Science
N. Science, T. Council (2011) Materials genome initiative for global competitiveness, Executive Office of the President. National Science and Technology Council, Washington D.C.
Kalidindi SR (2015) Hierarchical materials informatics. Butterworth Heinemann, Waltham
Brechet Y, Embury J, Tao S, Luo L (1991) Damage initiation in metal matrix composites. Acta Metall Mater 39(8):1781–1786
Brechet Y, Newell J, Tao S, Embury JD (1993) A note on particle comminution at large plastic strains in Al-SiC composites. Scr Metall Mater 28(1):47–51
Caceres CH, Griffiths JR (1996) Damage by the cracking of silicon particles in an Al-7Si-0.4Mg casting alloy. Acta Mater 44(1):25–33
Caceres CH, Griffiths JR, Reiner P (1996) The influence of microstructure on the Bauschinger effect in an Al-Si-Mg casting alloy. Acta Mater 44(1):15–23
Wilkinson DS, Maire E, Fougeres R (1999) A model for damage is a clustered particulate composite. Mater Sci Eng A-Struct 262(1–2):264–270
Wilkinson DS, Maire E, Embury JD (1997) The role of heterogeneity on the flow and fracture of two-phase materials. Mat Sci Eng A-Struct 233(1–2):145–154
Segurado J, Gonzalez C, Llorca J (2003) A numerical investigation of the effect of particle clustering on the mechanical properties of composites. Acta Mater 51(8):2355–2369
Nan CW, Clarke DR (1996) The influence of particle size and particle fracture on the elastic/plastic deformation of metal matrix composites. Acta Mater 44(9):3801–3811
Gupta A, Cecen A, Goyal S, Singh AK, Kalidindi SR (2015) Structure–property linkages using a data science approach: application to a non-metallic inclusion/steel composite system. Acta Mater 91:239–254
Paulson NH, Priddy MW, McDowell DL, Kalidindi SR (2017) Reduced-order structure-property linkages for polycrystalline microstructures based on 2-point statistics. Acta Mater 129:428–438
Latypov MI, Kalidindi SR (2017) Data-driven reduced order models for effective yield strength and partitioning of strain in multiphase materials. J Comput Phys 346:242–261
D Montes de Oca Zapiain, A Fadi, L Hojun, E Popova, SR Kalidindi (2017) 2-Phase composite damage initiation sensitivity dataset, https://matin.gatech.edu/resources/296
Brough DB, Kannan A, Haaland B, Bucknall DG, Kalidindi SR (2017) Extraction of process-structure evolution linkages from X-ray scattering measurements using dimensionality reduction and time series analysis. Integr Mater Manuf Innov 6(2):147–159
CeCen A, Fast T, Kumbur E, Kalidindi S (2014) A data-driven approach to establishing microstructure–property relationships in porous transport layers of polymer electrolyte fuel cells. J Power Sources 245:144–153
S Torquato (2013) Random heterogeneous materials: microstructure and macroscopic properties. Springer Science & Business Media
Kroner E (1986) Statistical modelling. In: Gittus J, Zarka J (eds) Modelling small deformations of polycrystals. Elsevier Science Publishers, London, pp 229–291
Kalidindi SR, Niezgoda SR, Salem AA (2011) Microstructure informatics using higher-order statistics and efficient data-mining protocols. JOM 63(4):34–41
Niezgoda SR, Kanjarla AK, Kalidindi SR (2013) Novel microstructure quantification framework for databasing, visualization, and analysis of microstructure data. Integr Mater Manuf Innov 2(1):3
Jolliffe I (2005) Principal component analysis, encyclopedia of statistics in behavioral science. Wiley, Hoboken
Suh C, Rajagopalan A, Li X, Rajan K (2002) The application of principal component analysis to materials science data. Data Sci J 1:19–26
Niezgoda SR, Yabansu YC, Kalidindi SR (2011) Understanding and visualizing microstructure and microstructure variance as a stochastic process. Acta Mater 59(16):6387–6400
NH Paulson, MW Priddy, DL McDowell, SR Kalidindi (2017) Data-driven reduced-order models for rank-ordering the high cycle fatigue performance of polycrystalline microstructures, Submitted for review
Benesty J, Chen J, Huang Y, Cohen I (2009) Pearson correlation coefficient, noise reduction in speech processing. Springer, Berlin, pp 1–4
P. Sedgwick (2012) Pearson’s correlation coefficient. BMJ 345(7)
Bienias J, Debski H, Surowska B, Sadowski T (2012) Analysis of microstructure damage in carbon/epoxy composites using FEM. Comput Mater Sci 64:168–172
Ghosh S, Moorthy S (1998) Particle fracture simulation in non-uniform microstructures of metal-matrix composites. Acta Mater 46(3):965–982
Needleman A, Tvergaard V (1984) An analysis of ductile rupture in notched bars. J Mech Phys Solids 32(6):461–490
Tvergaard V, Needleman A (1984) Analysis of the cup-cone fracture in a round tensile bar. Acta Metall Mater 32(1):157–169
Gurson AL (1977) Continuum theory of ductile rupture by void nucleation and growth. 1. Yield criteria and flow rules for porous ductile media. J Eng Mater Trans ASME 99(1):2–15
Rice JR, Tracey DM (1969) On ductile enlargement of voids in Triaxial stress fields. J Mech Phys Solids 17(3):201–217
Bao Y, Wierzbicki T (2004) On fracture locus in the equivalent strain and stress triaxiality space. Int J Mech Sci 46(1):81–98
Mirone G (2008) Elastoplastic characterization and damage predictions under evolving local triaxiality: axysimmetric and thick plate specimens. Mech Mater 40(9):685–694
Mirone G (2007) Role of stress triaxiality in elastoplastic characterization and ductile failure prediction. Eng Fract Mech 74(8):1203–1221
Mcclintock FA (1968) A criterion for ductile fracture by growth of holes. J Appl Mech 35(2):363–371
Mcclintock FA (1968) Local criteria for ductile fracture. Int J Fract Mech 4(2):101–130
Mackenzie AC, Hancock JW, Brown DK (1977) On the influence of state of stress on ductile failure initiation in high strength steels. Eng Fract Mech 9(1):167–188
Cockcroft M, Latham D (1968) Ductility and the workability of metals. J Inst Met 96(1):33–39
P Brozzo, B Deluca, R Rendina (1972) A new method for the prediction of formability limits in metal sheets, Proc. 7th biennal Conf. IDDR
Clift SE, Hartley P, Sturgess C, Rowe G (1990) Fracture prediction in plastic deformation processes. Int J Mech Sci 32(1):1–17
Zhang KS, Bai JB, François D (2001) Numerical analysis of the influence of the lode parameter on void growth. Int J Solids Struct 38(32):5847–5856
Xue L (2007) Damage accumulation and fracture initiation in uncracked ductile solids subject to triaxial loading. Int J Solids Struct 44(16):5163–5181
Xue L, Wierzbicki T (2008) Ductile fracture initiation and propagation modeling using damage plasticity theory. Eng Fract Mech 75(11):3276–3293
Biffle JH (1993) JAC3D—a three-dimensional finite element computer program for the nonlinear quasi-static response of solids with the conjugate gradient method. Yucca Mountain Site Characterization Project, Sandia National Labs, Albuquerque
Ahsanullah M (2016) Extreme value distributions. Atlantis Press, Paris
IF Alves, C Neves (2011) Extreme value distributions. 493–496
Jenkinson AF (1955) The frequency distribution of the annual maximum (or minimum) values of meteorological elements. Q J R Meteorol Soc 81(348):158–171
Bali TG (2003) The generalized extreme value distribution. Econ Lett 79(3):423–427
Singh VP (1998) Generalized extreme value distribution, entropy-based parameter estimation in hydrology. Springer, Berlin, pp 169–183
Coles S, Bawa J, Trenner L, Dorazio P (2001) An introduction to statistical modeling of extreme values. Springer, Berlin
Martins ES, Stedinger JR (2000) Generalized maximum-likelihood generalized extreme-value quantile estimators for hydrologic data. Water Resour Res 36(3):737–744
Hosking J (1985) Algorithm as 215: maximum-likelihood estimation of the parameters of the generalized extreme-value distribution. J R Stat Soc: Ser C: Appl Stat 34(3):301–310
Niezgoda SR, Fullwood DT, Kalidindi SR (2008) Delineation of the space of 2-point correlations in a composite material system. Acta Mater 56(18):5285–5292