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Diffuse manifold learning of the geometry of woven reinforcements in composites - 18/05/18

Doi : 10.1016/j.crme.2018.04.008 
Anna Madra a, , Piotr Breitkopf b, Balaji Raghavan c, François Trochu d
a Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA 
b Laboratoire Roberval, UMR 7337, UTC–CNRS, Université de technologie de Compiègne, Centre de recherches de Royallieu, CS 60319, 60203 Compiègne cedex, France 
c Laboratoire de génie civil et génie mécanique, EA 3913, INSA Rennes, 35708 Rennes, France 
d Chair on Composites of High Performance (CCHP), Mechanical Engineering Department, Center of Research on Polymers and Composites (CREPEC), École polytechnique de Montréal, Montréal H3C 3A7, Canada 

Corresponding author.

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Abstract

When attempting to build mesoscale geometric models of woven reinforcements in composites based on X-ray microtomography data, we frequently run into ambiguous situations due to noise, particularly in contact zones between fiber tows, resulting in inadmissible cross-sectional shapes. We propose here a custom-built shape-manifold approach based on kernel PCA, k-means classification and Diffuse Approximation to identify, “repair” such badly segmented shapes in the feature space, and finally recover admissible shapes in the original space.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Model reduction, Diffuse Approximation, Composites, X-ray microtomography


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Vol 346 - N° 7

P. 532-538 - juillet 2018 Retour au numéro
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