The phase field paradigm, in combination with a suitable variational structure, has opened a path for using Griffith's energy balance to predict the fracture of solids. These so-called phase field fracture methods have gained significant popularity over the past decade, and are now part of commercial finite element packages and engineering fitness-for-service assessments. Crack paths can be predicted, in arbitrary geometries and dimensions, based on a global energy minimisation - without the need for \textit{ad hoc} criteria. In this work, we review the fundamentals of phase field fracture methods and examine their capabilities in delivering predictions in agreement with the classical fracture mechanics theory pioneered by Griffith. The two most widely used phase field fracture models are implemented in the context of the finite element method, and several paradigmatic boundary value problems are addressed to gain insight into their predictive abilities across all cracking stages; both the initiation of growth and stable crack propagation are investigated. In addition, we examine the effectiveness of phase field models with an internal material length scale in capturing size effects and the transition flaw size concept. Our results show that phase field fracture methods satisfactorily approximate classical fracture mechanics predictions and can also reconcile stress and toughness criteria for fracture. The accuracy of the approximation is however dependent on modelling and constitutive choices; we provide a rationale for these differences and identify suitable approaches for delivering phase field fracture predictions that are in good agreement with well-established fracture mechanics paradigms.


翻译:阶段场范式与适当的变异结构相结合,为利用格里菲斯的能量平衡预测固体断裂状况开辟了一条道路。这些所谓的阶段场骨折方法在过去十年中获得了显著的流行,现已成为商业有限元素包件和工程适合服务的评估的一部分。在任意的地貌和层面,可以预测裂痕路径,基于全球能源最小化――不需要什么Textit{adsud}标准。在这项工作中,我们审查了阶段场骨折方法的基本原理,并审查了它们与格里菲思开创的经典骨折理学理论一致作出预测的能力。两种最广泛使用的阶段场骨折模式在有限元素方法的背景下得到实施,并解决了几个模式边界价值问题,以深入了解其在所有裂缝阶段的预测能力;对增长的启动和稳定的裂痕传播都进行了调查。此外,我们审查了具有内部物质长度尺度的阶段实地模型在捕捉大小影响和过渡缺陷概念方面的有效性。我们的成果表明,实地骨折方法令人满意地确定了骨折性骨折性模型的准确性模型方法,我们还是能够调节这些骨折状况的准确性判断阶段性结论性判断阶段性判断阶段的模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
309+阅读 · 2020年11月26日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
lightgbm algorithm case of kaggle(上)
R语言中文社区
8+阅读 · 2018年3月20日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月3日
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月27日
Efficient and Effective $L_0$ Feature Selection
Arxiv
5+阅读 · 2018年8月7日
Arxiv
4+阅读 · 2018年3月30日
Arxiv
6+阅读 · 2016年1月15日
VIP会员
相关VIP内容
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
309+阅读 · 2020年11月26日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
lightgbm algorithm case of kaggle(上)
R语言中文社区
8+阅读 · 2018年3月20日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员