Újabb Econ cikk jelent meg a Heliyon (IF=4.0) szaklapban, mely a kompozit tönkremeneteli modellek paraméter identifikációs és iteratív kísérlettervezésen alapuló illesztési módszerével foglalkozik. Kovács Lászlón, az Econ szenior szimulációs mérnökén és K+F csoportvezetőjén kívül a cikk társszerzői Ipkovich Ádám, Kummer Alex és Dr. Abonyi János a Pannon Egyetemről, valamint Fodor Balázs a BMW müncheni fejlesztő központjából. A tanulmány egy olyan iteratív, nemlineáris kísérlettervezésen (DoE) alapuló módszert mutat be, amely képes rendelkezésre álló mechanikai tesztek tönkremeneteli eredményeiből identifikálni a legtöbb információval rendelkezőket bizonyos tönkremeneteli modellek tekintetében, úgy, mint a Tsai-Wu, Tsai-Hill, Hashin, maximum feszültség és Puck elméletek.
A szerzők a szakmai cikkben új módszert javasoltak a tönkremeneteli modellek és paramétereik azonosítására. Fisher-mátrix alapú érzékenységvizsgálatot végeztek az azonosíthatóság elemzésére, majd a mérések egyes paraméterekre vonatkozó információ tartalmát ebből vezették le. Az összes rendelkezésre álló kísérlet leginformatívabb részhalmazának kiválasztásához kísérlettervezést alkalmaztak, végül klaszterezésen és lineáris programozáson alapuló kísérletjavasló algoritmust dolgoztak ki.
A tanulmány a Heliyon szaklapban (IF=4.0) jelent meg „Kompozit tönkremeneteli modellek paraméter identifikációs és iteratív kísérlettervezésen alapuló illesztési módszere” címmel idén áprilisban.
Absztrakt
A cikk egy olyan iteratív, nemlineáris kísérlettervezésen alapuló módszert mutat be, amely képes rendelkezésre álló mechanikai tesztek tönkremeneteli eredményeiből identifikálni a legtöbb információval rendelkezőket bizonyos tönkremeneteli modellek tekintetében, úgy, mint a Tsai-Wu, Tsai-Hill, Hashin, maximum feszültség és Puck elméletek. A rendelkezésre álló adatok ismeretében az egyes illesztett modelleket validáljuk az adott tönkremeneteli feszültségállapot elméleti tönkremeneteli határfelülettől mért euklideszi merőleges távolságának számításával. Ezen távolságok alapján az egyes illesztett modellek értékelhetők az illesztés pontossága és bizonytalansága szempontjából, amely alapján az egyes elméletek sorba rendezhetők. Végül, annak érdekében, hogy a kiválasztott modell névleges illesztése a legkisebb lehetséges hibával járjon, a szerzők egy iteratív kísérlettervezésen alapuló eljárást is alkalmaztak, amely segítségével az illesztés sikeres elvégzéséhez szükséges minimális adatpont mennyiség kiválasztható a teljes bemeneti adathalmazból. Ennek a módszernek a segítségével az egyes tönkremeneteli elméletek szerinti modell meghatározáshoz szükséges bemeneti mérési adatpontok száma jelentősen csökkenthető. A szerzők művi generált teszt adatsoron demonstrálták a mérési eredmények optimális részhalmazának automatikus kiválasztási mechanizmusát. Az eredmények igazolják, hogy amennyiben elegendő mérés áll rendelkezésre, ezzel a megközelítéssel robusztus és pontos illesztés végezhető.
A teljes szakmai cikk PDF formátumban itt letölthető.
A cikk és a hozzá kapcsolódó tanulmány az NKFIH által támogatott, az Econ Engineering és a Pannon Egyetem közös kutatás-fejlesztési projektjének keretében valósult meg.
Amennyiben a kompozitok tönkremeneteli modellezésével, vagy egyéb kompozitokhoz, illetve mérnöki szimulációhoz vagy virtuális modellezéshez kapcsolódó kérdése merülne fel, forduljon hozzánk bizalommal a sales@econengineering.com email címen!
