کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6748628 | 1430210 | 2016 | 54 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Perturbation-based stochastic multi-scale computational homogenization method for woven textile composites
ترجمه فارسی عنوان
روش همگن سازی محاسباتی چند متغیر تصادفی مبتنی بر آشفتگی برای کامپوزیت نساجی بافته شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کامپوزیت نساجی، خواص کششی موثر، روش همگن سازی چند محاسباتی محاسباتی، روش عددی محدود تصادفی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی عمران و سازه
چکیده انگلیسی
In this paper, a stochastic homogenization method that couples the state-of-the-art computational multi-scale homogenization method with the stochastic finite element method, is proposed to predict the statistics of the effective elastic properties of textile composite materials. Uncertainties associated with the elastic properties of the constituents are considered. Accurately modeling the fabric reinforcement plays an important role in the prediction of the effective elastic properties of textile composites due to their complex structure. The p-version finite element method is adopted to refine the analysis. Performance of the proposed method is assessed by comparing the mean values and coefficients of variation for components of the effective elastic tensor obtained from the present method against corresponding results calculated by using Monte Carlo simulation method for a plain-weave textile composite. Results show that the proposed method has sufficient accuracy to capture the variability in effective elastic properties of the composite induced by the variation of the material properties of the constituents.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Solids and Structures - Volume 80, February 2016, Pages 368-380
Journal: International Journal of Solids and Structures - Volume 80, February 2016, Pages 368-380
نویسندگان
X.-Y. Zhou, P.D. Gosling, C.J. Pearce, Z. Ullah, L. Kaczmarczyk,