تخطي إلى التنقل الرئيسي تخطي إلى البحث تخطي إلى المحتوى الرئيسي

Machine learning compliance calibration for local fatigue energy release rate calculations in multi-directional laminates with fiber bridging

  • Roy Amkies
  • , John Alan Pascoe
  • , Mike van der Panne
  • , Mor Mega

نتاج البحث: نشر في مجلةمقالةمراجعة النظراء

ملخص

This study presents a numerical analysis framework of multidirectional (MD) composite laminate under mode I fatigue loading, with calibration to account for fiber bridging. Both local and global methods for calculating the energy release rate are compared. Seven unidirectional (UD) and MD layups were tested, revealing differences in fatigue resistance based on fiber orientation and initial delamination length. Fiber bridging, where fibers stretch across separating plies, was found to enhance toughness. The results show that fiber bridging intensity varies with fiber orientation, with minimal stiffening for the 0°//0° interface and significant stiffening for 90°//90°, 0°//45°, and 0°//90° interfaces.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
رقم المقال111289
دوريةEngineering Fracture Mechanics
مستوى الصوت325
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - 25 أغسطس 2025

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Machine learning compliance calibration for local fatigue energy release rate calculations in multi-directional laminates with fiber bridging'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا