Stanovení materiálových lomových parametrů cementových kompozitů pomocí soft computing a citlivostní analýzy

Poskytovatel

Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

Program

Program česko-čínské spolupráce ve výzkumu, vývoji a inovacích na podporu mobility výzkumných pracovníků

Veřejná soutěž

—

Hlavní účastníci

Vysoké učení technické v Brně / Fakulta stavební

Druh soutěže

M2 - Mezinárodní spolupráce

Číslo smlouvy

MSMT-21324/2017-1

Název projektu anglicky

Determination of Material Fracture Parameters of Cementitious Composites Using Soft Computing-Aided Factor Sensitivity Analysis

Anotace anglicky

The project is focused on determination of fracture-mechanical parameters of concrete and other quasi-brittle materials by means of the computational and experimental methodologies. These methodologies have been developed recently on both Czech and China sides. The main emphasize is on assessment of both deterministic and statistical material parameters of fracture energy, tension softening, strengths and modulus of elasticity of these materials, including statistical correlations. Experimental techniques, as three-point bending of notched specimens will be used, enhanced and combined with numerical modeling via nonlinear fracture mechanics. Advanced evaluation of parameters is based on the approaches of soft computing – inverse analysis using mainly artificial neural networks trained by virtual stochastic nonlinear finite element simulation. As sensitivity analysis is important part of the procedure, focus will be devoted to three alternative approaches: With respect to the small-sample simulation techniques utilized for reliability assessment of time-consuming nonlinear problems, the most straightforward and simplest approach uses the non-parametric rank-order statistical correlation between the basic random variables and the structural response variable. The second sensitivity approach is based on artificial neural network. A neural network ensemble-based sensitivity analysis is used. In this approach, a group of preselected superior neural networks is trained to independently carry out neural network modeling and performing parametric sensitivity analysis. The third method is sensitivity analysis in terms of coefficient of variation. In this approach, the ratio is calculated between the coefficient of variation of selected basic variable and the partial coefficient of variation of resistance, for the case in which the selected random variable is the only one treated as random in simulation process.

Kategorie VaV

ZV - Základní výzkum

CEP - hlavní obor

IN - Informatika

CEP - vedlejší obor

JL - Únava materiálu a lomová mechanika

CEP - další vedlejší obor

JI - Kompositní materiály

OECD FORD - odpovídající obory
(dle převodníku)

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
20306 - Audio engineering, reliability analysis
20505 - Composites (including laminates, reinforced plastics, cermets, combined natural and synthetic fibre fabrics; filled composites)

Hodnocení poskytovatelem

U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)

Zhodnocení výsledků projektu

Výsledkem jsou 3 články v odborných časopisech a rozšíření spolupráce na řešení dalších otázek spojených se aměřením pracoviště řešitelů společného projektu. Všechny cíle projektu byly splněny.

Zahájení řešení

26. 7. 2017

Ukončení řešení

31. 12. 2018

Poslední stav řešení

U - Ukončený projekt

Poslední uvolnění podpory

28. 2. 2018

Důvěrnost údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Systémové označení dodávky dat

CEP19-MSM-8H-U/01:1

Datum dodání záznamu

18. 6. 2019

Celkové uznané náklady

270 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

270 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

0 tis. Kč