Laboratoire d'Etude des Microstructures et de Mécanique des Matériaux (LEM3): Soumissions récentes
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Ultrasonic investigation of the effect of compressive strains on 3D periodic bi-material structures Article dans une revue avec comité de lecture(EDP Sciences, 2022-06)Due to the specific elastic properties such as high stiffness to mass ratio, regular microstructure materials are widely used in the industry. The need for nondestructive evaluation is ubiquitous to ensure material quality. ...
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Article dans une revue avec comité de lecture(Elsevier BV, 2024-02)In the present paper, a two-scale FE technique based on periodic homogenization theory is investigated to predict the macroscopic non-linear behavior of polymer matrix composite structures. The computational technique ...
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Identification of material parameters in low-data limit: application to gradient-enhanced continua Article dans une revue avec comité de lecture(Springer Science and Business Media LLC, 2024-01)Due to the growing trend towards miniaturization, small-scale manufacturing processes have become widely used in various engineering fields to manufacture miniaturized products. These processes generally exhibit complex ...
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Communication avec acte(Association pour les MAtériaux Composites (AMAC), 2023-07)La modélisation multi-échelle non-linéaire par éléments finis des composites reste aujourd’hui un défi dans des applications industrielles. En effet, son utilisation nécessite une puissance de calcul élevée et donc souvent ...
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Article dans une revue avec comité de lecture(Springer Science and Business Media LLC, 2023-11)Micro-cutting is characterised by undeformed chip thicknesses in the micron range. This range leaves little choice of in situ observation techniques. One solution is therefore to observe these zones a posteriori after the ...
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Article dans une revue avec comité de lecture(Elsevier BV, 2024-01)The present study proposes a physics-informed machine learning (PIML) algorithm-based approach aimed at predicting the martensitic transformation temperature (Ms) for the design of “NiTi-like” high entropy shape memory ...
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Article dans une revue avec comité de lecture(Elsevier BV, 2023-12)We present a deep learning framework that leverages computational homogenization expertise to predict the local stress field and homogenized moduli of heterogeneous materials with two- and three-dimensional periodicity, ...