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Modelado de Fallos para Acero QP980 mediante un Criterio de Fractura Dúctil por Corte

Autores: Wang, Songchen; Wang, Yue; Yu, Long; Ji, Kang; Liu, Xiaochuan; Lou, Yanshan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias de los Materiales

Subcategoría

Materiales estructurales

Palabras clave

Aplicación
Aceros de alta resistencia avanzada
Comportamiento de fractura dúctil
Estados de esfuerzo
Precisión de la predicción numérica
Modelo constitutivo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 4

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La amplia aplicación de aceros de alta resistencia avanzados con alta resistencia específica en la industria automotriz puede reducir significativamente el consumo de energía y contribuir a la neutralidad de carbono. La predicción precisa del comportamiento de fractura dúctil de los aceros de alta resistencia avanzados bajo estados de tensión complejos es de gran importancia para su aplicación en la industria automotriz. En este estudio, se investiga el comportamiento de fractura dúctil del QP980 bajo estados de tensión complejos, que abarcan corte, tensión uniaxial y tensión en plano, mediante la realización de experimentos híbridos y simulaciones. Se elige la función de rendimiento Drucker acoplada a presión para caracterizar el efecto de los estados de tensión en la fluencia del QP980, considerando su alta precisión en comparación con la función de rendimiento de von Mises. El límite de fallo de los estados de tensión se modela mediante cinco criterios de fractura dúctil desacoplados (Brozzo, Oh, Rice-Tracey, Ko-Huh y DF2012). Para mejorar la precisión de la predicción numérica, se optimizan los parámetros del modelo constitutivo utilizando el enfoque de ingeniería inversa. Los resultados numéricos predichos se comparan con las curvas de carga-desplazamiento experimentales con el inicio de la fractura. La comparación indica que el error de predicción del criterio DF2012 es significativamente menor que el de los otros cuatro criterios. Además, la precisión de la predicción mejora considerablemente con los parámetros del modelo constitutivo optimizados mediante la ingeniería inversa.

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