D2C — Converting and Compressing Discrete Dislocation Microstructure Data
D2C — Converting and Compressing Discrete Dislocation Microstructure Data
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D2C â 转换和压缩离散位错微结构数据
DOI：
10.1007/978-3-319-48254-5_64
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
S. Sandfeld
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
D. Steinberger;M. Leimberger;S. Sandfeld
描述材料微观结构的适当方法对于连接不同的模拟方法和实验至关重要。重点关注位错——塑性变形的载体——我们展示了如何使用连续场描述来表示位错微观结构。这些字段可用作连续介质模拟或验证的输入，它们允许比较不同的离散位错动力学 (DDD) 实现，并且它们是“压缩”DDD 模拟产生的数据的一种手段。我们概述了 D2C 的设计选择，D2C 是一个 Python 软件包，旨在将 DDD 模拟的数据转换为连续连续体位错动力学 (CDD) 场。概述了该转换过程每个步骤背后的理论。
Appropriate methods to describe materials microstructure are essential for connecting different simulation methods as well as experiments. Focusing on dislocations ‐ the carrier of plastic deformation ‐ we show how continuous field descriptions can be used to represent dislocation microstructure. These fields may be used as input for continuum simulations or for their validation, they allow the comparison of different discrete dislocation dynamics (DDD) implementations, and they are a means of “compressing” the data resulting from DDD simulations. We give an overview of the design choices forD2C,a Python software package designed to convert data from DDD simulations to continuous continuum dislocation dynamics (CDD) fields. The theory beneath each step of this conversion process is outlined.
离散和连续位错模型运动学的微观结构比较
DOI：
10.1088/0965-0393/23/8/085003
发表时间：
2015
影响因子：
1.8
作者：
S. Sandfeld
通讯作者：
S. Sandfeld