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1. Parameter identification method of the semi-coupled fracture model for 6061 aluminium alloy sheet based on machine learning assistance
6061铝合金板的基于机器学习的半耦合断裂模型的参数确定方法
翻译：李鑫
机器学习技术已被广泛地用来预测不同结构和材料体系的失效行为。在该文中，研究人员基于半耦合损伤力学框架对6061铝合金的断裂行为进行表征，并提出了一种基于机器学习技术的参数确定方法；其中，断裂和损伤演化模型的参数校正过程被神经网络模型代替。研究结果表明，通过结合机器学习技术，半耦合断裂模型可以准确地预测6061铝合金在成形过程中的损伤萌生、累积和断裂过程。研究结果也展示了机器学习方法在材料力学性能表征上的应用潜力。
图1.（a）材料的变形、损伤演化示意图；（b）实验测试的力-位移曲线；（c）训练所用的数据库；（d）实验及仿真的力-位移曲线的对比。
Yao D, Pu S, Li M, Guan Y, Duan Y. Parameter identification method of the semi-coupled fracture model for 6061 aluminium alloy sheet based on machine learning assistance. Int J Solids Struct 2022; 254-255. 111823.
2. Analysis of skew and triangular plates in bending
斜板与三角板弯曲问题的解析解
翻译：张寅枭
由于经典的解析方法无法被应用于不规则形状的平板上，因此本文提出了一种可以计算不规则三角形与平行四边形平板（如图2（a）、（b））弯曲响应的通用方法。首先建立沿着两个斜边的坐标系，并建立在该坐标系下面的微分方程。之后将平板在弯曲载荷下的微分方程，分解为两个二阶微分方程，并将平板的弯矩和挠度进行级数分解。通过级数的正交性进行解耦，以便于将各级的计算分解开，以实现各级下分别进行计算。最后，通过变分法进行求解，将边界条件通过弯矩的形式引入到变分方程中，通过求解变分得到整个平板上各处的挠度分布。在对级数进行收敛性分析之后，选取了多个算例进行验证，证明了该理论模型可以适用于多种形状的平板的理论预测，但是不同折叠角度所需要的收敛级数也不同。
图2.（a）不规则三角形平板；（b）不规则平行四边形平板
HOTA V. S. Gang Rao, V.K.Chaudhary. Analysis of skew and triangular plates in bending. Compos. Struc. 28(1988) 223-235.
3. Three-dimensional fields in an infinite transversely isotropic magneto-electro-elastic space with multiple coplanar penny-shaped cracks
具有多个共面硬币形裂纹的无限横观各向同性磁电弹性空间中的三维场
翻译：公正
本文研究了横观各向同性多铁复合介质在三维无限空间中的多个共面圆型裂纹削弱I型裂纹问题，载荷包括均匀的机械、电、磁载荷。这些裂纹在材料的各向同性平面中任意分布。采用了四种理想化的电磁裂纹边界条件，假定裂纹为电可渗透（或不可渗透）和磁可渗透（或不渗透）的，并考虑了这些电磁裂纹边界的所有可能组合。利用Kachanov方法和广义势理论方法，给出了场变量的三维近似解和一些重要断裂力学量的表达式。基于双裂纹系统，给出了一些特殊裂纹形态的数值例子，通过与有限元模拟的结果进行比较，验证了该解的有效性。其次，将裂纹尺寸和两个裂纹之间的距离作为参量，研究了裂纹的相互作用。最后，从数值实例中所示的现象出发，提出了一种简化的解和一种评估广义应力强度因子的经验方法。
图3. (a)双裂纹系统示意图；(b)无量纲位移与有限元对比；(c)无量纲法向应力(z=0)；(d)无量纲法向应力(y=0)
Tai-Hong Wu, Xiang-Yu Li, Huai-Ping Tang. Three-dimensional fields in an infinite transversely isotropic magneto-electro-elastic space with multiple coplanar penny-shaped cracks. International Journal of Engineering Science. 2021; 159: 103434.
4. Effect of polymer type on the properties of polypropylene composites with high loads of spent coffee grounds
聚合物类型对高负荷废咖啡渣的聚丙烯复合材料性能的影响
翻译：南天
本文研究了高负载废咖啡渣 (SCG) 热塑性聚合物复合材料的可加工性和特性，以实现材料的可持续应用。SCG粉末的特征在于尺寸分布、水分、形态和热稳定性。通过挤出复合制备了聚合物/SCG复合材料。聚丙烯 (PP) 均聚物和共聚物用作聚合物基质。通过挤出复合后，复合材料被注塑成型并表征其物理、形态和机械性能，以确定聚合物类型和填料含量的影响。使用光学显微镜和SEM分析研究了复合材料的形态特征。PP均聚物的结果表明，当使用最高SCG负载时，机械性能几乎没有下降。在PP均聚物的情况下，当从0%增加到20%时变化最大。随着更高的SCG负载，测量的属性变化很小。PP共聚物随着SCG负载的增加表现出更连续的性能衰减模式，特别是拉伸强度、断裂伸长率和冲击强度。对于PP共聚物，在最大SCG载荷下，拉伸强度从26.8GPa（纯PP）下降到10.8 GPa，断裂伸长率下降超过 95%，而杨氏模量从800 MPa增加到1160MPa。这项研究工作表明，SCG可用作制备环境友好型复合材料的填料，SCG负载量高达60 wt%，从而有助于咖啡行业产生的废物的再利用。
图4. PP/SCG复合材料的力学性能；左：(a)拉伸强度，(b)杨氏模量和(c) 断裂伸长率；右：(a)PP/SCG复合材料的弯曲模量，(b)PP/SCG复合材料的弯曲强度和(c)PP/SCG复合材料的悬臂梁冲击强度
Marques M, Gonçalves L F F F, Martins C I, et al. Effect of polymer type on the properties of polypropylene composites with high loads of spent coffee grounds[J]. Waste Management, 2022, 154: 232-244.
5. Fracture behaviour of SiC/SiC ceramic matrix composite at
room temperature
SiC/SiC陶瓷基复合材料在室温下的断裂行为
翻译：郝翊
陶瓷基复合材料由于其优异的热-力学性能而成为高温下结构应用领域中最有前景的材料。尽管有很多优点，但尚未建立表征该材料断裂韧性的标准化方法。因此，有必要进一步研究其断裂行为。本文在弯曲和拉伸试验中使用缺口梁法研究了SiC纤维增强SiC基体复合材料的断裂行为，确定了增韧机制。断裂功在4.0至24.6KJm-2之间，断裂韧性KIC在3.2至5.5MPa.m1/2之间。定义了在一定程度上反映非本征增韧的等效断裂韧性Keq，其值在23.5至27.9 MPa.m1/2之间。KIC和断裂功随着位移速率的增加而减小，而强度不受影响。KIC的测量显示了材料的各向异性，平面外纤维取向获得了更高的值。通过对缺口梁进行拉伸和弯曲试验，研究了SiC/SiC CMC的断裂行为。发现CMC的失效比纯陶瓷的失效更复杂，涉及多种增韧机制。在三点弯曲测试中直接进行原位观察，观察到基体开裂，裂纹偏转以及相关的纤维/基体界面脱粘，并在断裂过程的第一阶段主导了复合材料的断裂行为。观察到纤维桥接，断裂和拔出。就拉伸和弯曲强度而言，未发现该复合材料对应变率和缺口敏感。另一方面，断裂功对应变率表现出显着的敏感性，随着加载速率的增加而降低。此外，还证明了应力-位移曲线中非线性偏转的开始并不与基体从缺口处开裂的开始相吻合，而是基体中多条裂纹扩展的结果。平面应变断裂韧性KIC被定义为损伤的起始点，即在非常低的裂纹扩展时抵抗裂纹扩展的能力，并发现其对位移速率和纤维取向敏感。然而，它的值并不能反映这些材料中增韧机制的关键之处。最后，测量了一个等效断裂韧度Keq，它在一定程度上反映了外在增韧机制的贡献，并显著高于之前测量的KIC。
图5.(a) SENB试样在面内方向非原位弯曲试验和DENB试样在面内方向非原位拉伸试验的应力-位移曲线；(b)SENB试样在面内和面外方向上进行位移速率为0.1和1mm/min的原位弯曲试验测量得到的KIC；(c)SENB试样在面内和面外方向以0.1和1毫米/分钟的恒定位移速率进行的原位弯曲试验的应力-位移曲线；(d)断裂平均功W10%，Fmax和Wtotal随位移速率的变化
Delage J, Saiz E, Al Nasiri N. Fracture behaviour of SiC/SiC ceramic matrix composite at room temperature[J]. Journal of the European Ceramic Society, 2022, 42(7): 3156-3167.
