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Data-driven computation for history-dependent materials - 03/12/19

Doi : 10.1016/j.crme.2019.11.008 
Pierre Ladevèze , David Néron, Paul-William Gerbaud
 LMT (ENS Paris-Saclay, CNRS, Université Paris-Saclay), 61, av. du Président-Wilson, 94235 Cachan, France 

Corresponding author.

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Abstract

This paper introduces a new vision of data-driven structure computation taking advantage of Material Science, especially for highly nonlinear and time-dependent material behaviours. Technical solutions are also derived, in order to build internal hidden variables defining the so-called “Experimental Constitutive Manifold”.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Data-driven, History-dependent materials, Computational mechanics, Big data, Experimental constitutive manifold, Material mechanics


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Vol 347 - N° 11

P. 831-844 - novembre 2019 Retour au numéro
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