检索结果-南通市图书馆

Implementation and validation of a bonded particle model to predict rheological properties of viscoelastic materials

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Particuology 2024年第6期89卷 198-210页

作者： michael Mascara Arno Mayrhofer Stefan Radl Christoph kloss Institute of Process and Particle Engineering Graz University of TechnologyInffeldgasse 13Graz8010Austria DCS Computing GmbH Industriezeile 35Linz4020Austria

This work focuses on implementing a particle-based method able to characterize viscoelastic materials whose rheological properties,such as storage modulus G′and loss modulus G″,are *** is based on the bonded particle model,with the elastic constitutive relation here substituted with a viscoelastic one to capture time-scale *** Burgers model,vastly used in literature to model viscoelastic systems,is discretized and *** test case used for calibration comprises of a cubic lattice,sheared with a periodic motion,to mimic the effect of a shear *** appropriate filtering of the stress response,the rheological properties are obtained,highlighting the effect of the lattice geometry,as well as the particle size,on the accuracy of the ***,the Burgers parameters are calibrated by analytically fitting the experimental dataset,showing the limitation of the Burgers *** micro-contact parameters are obtained from the macro parameters through appropriate *** completing a frequency sweep,the simulated G′and G″show a relatively large error,around 25%for G’for *** this reason,a more robust model,namely the generalized Maxwell model,has been *** calibration procedure is performed in the same fashion as for the Burgers ***,the tangential micro-contact parameters are scaled *** normal *** scaling parameter,calledα,is calibrated by minimizing the root mean square error between simulation and experimental data,giving errors below 10%in both G′and G″for a large ***,a full ring plate-plate rheometer setup is simulated,and the simulation is compared with the given experimental dataset,again finding a good agreement.

关键词： DEM Rheology Numerical modeling Viscoelasticity

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运用全球趋势考察中国汽车产业

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中国新时代 2011年第1期 24-27页

作者： Filipe Barbosa Damian Hattingh michael kloss 麦肯锡约翰内斯堡分公司

通过分析全球趋势与自己所在行业复杂而并不十分明显的相互作用方式,战略专家们可以挑战传统智慧,并更好地为不确定性未雨绸缪。可以说,预测未来是战略专家们面临的最重要也是最困难的任务。对他们很有帮助的一种捷径是:详细考察持续影... 详细信息

通过分析全球趋势与自己所在行业复杂而并不十分明显的相互作用方式,战略专家们可以挑战传统智慧,并更好地为不确定性未雨绸缪。可以说,预测未来是战略专家们面临的最重要也是最困难的任务。对他们很有帮助的一种捷径是:详细考察持续影响全球经济的人口、技术、环境、宏观经济

关键词：汽车制造商成本优势传统智慧全球趋势清洁能源汽车汽车品牌

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