A Novel Methodology to Determinate Material Parameters of Nonlinear Strain Rate Dependent Constitutive Model of Polymers

سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 408

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ISPST10_109

تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396

چکیده مقاله:

The Ramaswamy-Stouffer constitutive model modified by Goldberg is used as a strain rate dependent nonlinear model to predict polymer behavior in the different loading conditionsand various strain rates. In comparison with other suggested constitutive models, the presented model is more general andprecise, but its original methodology for estimating material parameters requires some pure shear and tensile tests in different strain rates and this makes utilization of this modelcostly and difficult. In this research, by performing parametric studies, the effects of material parameters are investigated.Moreover,a methodology based on one quasi-statics tensile test is proposed and compared with the available experimental data. A comparison between the experimental results and modeling data shows a good agreement

نویسندگان

Mahmood M. Shokrieh

Composites Research Laboratory, Center of Excellence in Experimental Solid Mechanics and Dynamics, School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran, 16846-13114, Iran.

Reza Mosalmani

Composites Research Laboratory, Center of Excellence in Experimental Solid Mechanics and Dynamics, School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran, 16846-13114, Iran.

Majid Jamal Omidi

Deparment of Aerospace Engineering, Malek-Ashtar University

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :