論文の概要: Point Cloud Failure Criterion for Composites using k-Nearest Neighbor Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02714v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 20:49:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 17:56:42.509068
• Title: Point Cloud Failure Criterion for Composites using k-Nearest Neighbor Classification
• Title（参考訳）: k-nearest近傍分類を用いた複合材料の点雲障害基準
• Authors: Subramaniam Rajan, Bilal Khaled, and Loukham Shyamsunder
• Abstract要約: 本稿では, 故障表面データの点雲を用いて, 有限要素解析中にクエリ可能な故障表面データの点雲を生成する方法を示す。 一方向合成を用いた線形で弾性的で静的な有限要素の例は、フレームワークを効果的に、効率的に生成し、使用することができることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Numerous theories of failure have been postulated and implemented in various commercial programs for composite materials. Even the best theories have had limited success in predicting damage and failure in validation exercises. In view of this background, many researchers have started exploring the use of multiscale modeling to improve the fidelity of the modeling and simulation of various structural and materials systems. In this paper, a multi-scale modeling scheme is used to illustrate how a combination of virtual and laboratory testing programs can be used to generate a point cloud of failure surface data that can then be queried during finite element analysis at the continuum scale to ascertain if the onset of failure has occurred. The k-nearest neighbor (k-NN) classification concept is used to obtain the answer to the query. A linear, elastic, static finite element example using a unidirectional composite shows that the framework can be generated and used effectively and efficiently with the possibility to extend the approach for all types of composite architectures and behaviors.
• Abstract（参考訳）: 複合材料に関する様々な商業プログラムにおいて, 故障に関する多くの理論が仮定され, 実装されている。 最良の理論でさえも、検証演習の損傷と失敗を予測することには限界があった。 この背景から、多くの研究者が様々な構造・材料システムのモデリングとシミュレーションの忠実性を改善するためにマルチスケールモデリングの利用を模索している。 本稿では,連続体スケールにおける有限要素解析中に問合せ可能な故障表面データの点クラウドを生成するために,仮想的および実験室的テストプログラムの組み合わせをどのように利用するかを説明するために,マルチスケール・モデリング・スキームを用いた。 k-nearest neighbor (k-nn) という分類概念は、クエリに対する答えを得るために用いられる。 一方向コンポジットを用いた線形、弾性、静的な有限要素の例では、フレームワークを効果的かつ効率的に生成、使用することができ、あらゆるタイプの複合アーキテクチャと振舞いのアプローチを拡張することができる。

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