Tương quan hình ảnh kỹ thuật số (DIC) đã trở thành kỹ thuật đo toàn trường phổ biến nhất trong cơ học thực nghiệm. Đây là một phương pháp đo lường linh hoạt và rẻ tiền, cung cấp một lượng lớn dữ liệu thực nghiệm. Do DIC tận dụng rất nhiều phương thức hình ảnh nên kỹ thuật này cho phép bao phủ nhiều phạm vi không gian và thời gian. Âm thanh nổi mở rộng phạm vi của DIC sang các trường hợp không phẳng, mang tính đại diện hơn cho các trường hợp sử dụng công nghiệp. Với sự phát triển của chụp cắt lớp, tương quan khối kỹ thuật số hiện cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu thể tích, cho phép nghiên cứu hành vi bên trong của vật liệu và cấu trúc. Tuy nhiên, việc sử dụng dữ liệu DIC để xác nhận định lượng các mô hình hoặc xác định chính xác một tập hợp các tham số cấu thành vẫn còn nhiều thách thức. Một trong những lý do nằm ở sự thỏa hiệp giữa độ phân giải đo lường và độ phân giải không gian. Thứ hai, câu hỏi về điều kiện biên vẫn còn bỏ ngỏ. Một lý do khác là các chuyển vị đo được không thể so sánh trực tiếp với các mô phỏng thông thường. Cuối cùng, việc sử dụng dữ liệu trường đầy đủ dẫn đến những thách thức tính toán mới.

Abstract:

Digital image correlation (DIC) has become the most popular full field measurement technique in experimental mechanics. It is a versatile and inexpensive measurement method that provides a large amount of experimental data. Because DIC takes advantage of a huge variety of image modalities, the technique allows covering a wide range of space and time scales. Stereo extends the scope of DIC to non-planar cases, which are more representative of industrial use cases. With the development of tomography, digital volume correlation now provides access to volumetric data, enabling the study of the inner behavior of materials and structures.However, the use of DIC data to quantitatively validate models or accurately identify a set of constitutive parameters remains challenging. One of the reasons lies in the compromises between measurement resolution and spatial resolution. Second, the question of the boundary conditions is still open. Another reason is that the measured displacements are not directly comparable with usual simulations. Finally, the use of full field data leads to new computational challenges.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Passieux, Jean-Charles, Perie, Jean-Noel
Thông tin nhan đề:	Advances in Digital Image Correlation (DIC)
Nhà xuất bản:	MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ Thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Nguồn gốc:	https://www.mdpi.com/books/reprint/2223-advances-in-digital-image-correlation-dic
Mô tả vật lý:	252p.
Năm xuất bản:	2020