Autore/i Randolfi, Tommaso
Relatore ANGHILERI, MARCO
Scuola / Dip. ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Data 28-apr-2021
Anno accademico 2019/2020
Titolo della tesi Probability of ballistic impact penetration via stochastic multiscale modeling of PMC composite
Abstract in italiano I parametri di ogni sistema meccanico o strutturale variano casualmente in fuzione dello spazio e del tempo. La casualità dei valori di rottura è correlata ad incertezze legate alle fasi di design e produzione come anche ad incertezze legate alle condizioni operative. Nella fase di design, questa variabilità è presente nei risultati dei test riguardanti i valori delle proprietà di resistenza del materiale, costanti elastiche, costanti ingegneristiche, parametri di danneggiamento e parametri del materiale pernitenti alla vita operativa. La casualità delle proprietà del materiale influenza in maniera significativa il funzionamento del componente meccanico ed è inevitabile anche con il più rigorso sistema di controllo qualità. In strutture come assorbitori di impatto, dove l'iniziazione della rottura è un fenomeno strettamente locale, l'influenza della variabilità delle proprietà del matieriale non è più trascurabile quando è necessario ottenere dei risultati con elevata accuratezza. Allo scopo di includere questa variabilità statistica delle caratteristiche microstrutturali del materiale, un nuovo approccio, differente dall'attuale approccio deterinistico, è richiesto. Nella prima parte di questo studio, viene sviluppato un framework computazionale basato sulla combinazione del metodo Monte Carlo ed il "Generalized Method of Cells" implementato nel codice NASA MAC/GMC per stimare la distribuzione delle proprietà in materiali compositi partendo dalle variazioni delle caratteristiche dei materiali costituenti utilizzando come esempio un tessuto unidirezionale carbonio-epossidico T800/F3900. I risultati di questa prima parte della modellazione multiscala vengono poi utilizzati come input per le simulazioni di impatto balistico per stimare la curva prbabilistica di risposta di una piastra in composito multistrato e per analizzare, attraverso un'analisi di sensitività, la correlazione tra i risultati delle simulationi di impatto a livello macrostrutturale e gli input stocastici di natura microstrutturale.
Abstract in inglese The parameters of any mechanical or structural system possess a random variation as a function of space and time. The randomness in fracture parameters are related to uncertainties involved at the design and manufacturing stages, as well as the uncertain nature of the operating conditions. At the design stage, randomness is present in the test data regarding material strength values, elastic constants, engineering constants, damage parameters and the material properties pertinent to the service life. The randomness of material properties significantly affects the functioning of the mechanical component and is unavoidable even with the best quality control measurements. In structures like impact resistant components, where failure initiation is a locally driven event, the influence of randomness in material properties is no more negligible when the goal is to obtain the most accurate results possible. In order to account for this statistical variations in microscale material properties, a new numerical approach, different from the actual deterministic one, is required. In the first part of this work is developed a computational framework based on the combination between Monte Carlo method and the Generalized Method of Cells implemented in NASA MAC/GMC code to estimate composite properties distributions starting from constituents characteristics variation using carbon-epoxy T800/F3900 unidirectional tissue as example material. Output of this first step of the multiscale modeling are then used as input for ballistic impact simulations to estimate the probability velocity response (PVR) of a multi-layer composite plate and to analyze, through sensitivity analysis, the correlation between macroscale impact simulation results and stochastic microscale input.
Appare nelle tipologie: Tesi di laurea Magistrale
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Tommaso Randolfi 834145 - Probability of Ballistic Impact Penetration via Stochastic Multiscale Modeling of PMC Composites.pdf

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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/10589/173274