MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360715
■00520260202105609
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265426956
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32316381
■035    ▼a(MiAaPQ)Stanfordcy161hh4902
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a005
■1001  ▼aFerguson,  Joseph  C.
■24510▼aMicroscale  Modeling  of  Thermal  Protection  Materials  Based  on  X-Ray  Microtomography
■260    ▼a[Sl]▼bStanford  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a222  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Elschot,  Sigrid;Farhat,  Charbel.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2024.
■520    ▼aIn  many  materials  science  applications,  physical  phenomena  can  manifest  across  broad  spatial  and  temporal  scales.  In  my  field  of  interest,  modeling  Thermal  Protection  System  (TPS)  materials  for  spacecraft  atmospheric  entry,  spatial  dimensions  vary  from  the  entire  heat  shield  to  the  material's  microstructure  and  even  down  to  the  atomic  structure  of  the  constituent  materials.  Multiscale  modeling  efforts  aim  to  connect  these  spatial  scales  by  utilizing  results  or  effective  behaviors  from  smaller  scales  to  inform  models  at  larger  scales.This  thesis  introduces  numerical  methodologies,  practical  considerations,  and  applications  in  the  microscale  modeling  of  TPS  materials.  These  efforts  include  the  calculation  of  effective  macroscale  material  properties  and  material  response,  with  the  goal  of  informing  models  used  to  predict  system-level  performance.In  this  research,  X-ray  microtomography  imaging  is  used  to  obtain  a  detailed  description  of  the  material's  microstructure.  Numerical  methods  tailored  for  microtomography  data  were  developed  and  discussed.These  methods  are  integrated  into  the  Porous  Microstructure  Analysis  (PuMA)  software,  a  tool  that  was  created  in  2014  and  is  under  active  development  in  collaboration  with  the  NASA  Ames  Research  Center.  The  thesis  begins  with  an  overview  of  image-based  materials  modeling  and  an  introduction  to  the  PuMA  software.  It  then  discusses  calculations  of  material  properties  and  statistical  analyses  for  simulations  based  on  X-ray  microtomography  data.  Specific  physical  and  numerical  models  are  then  elaborated  in  dedicated  chapters.  These  include  continuum  to  rarefied  tortuosity,  strategies  for  handling  anisotropic  materials,  cut-cell  heat  transfer,  and  a  microscale  solver  for  diffusion-reaction  processes.  The  ultimate  goal  of  this  research  is  to  develop  numerical  methods,  workflows,  and  best  practices  for  predictive  materials  modeling  at  the  microscale.  Although  this  thesis  presents  results  from  simulations  on  specific  fibrous  and  woven  TPS  materials,  the  underlying  methods  are  the  primary  contribution  of  this  work,  particularly  since  many  real  TPS  materials  are  subject  to  export  control.While  originally  developed  for  modeling  thermal  protection  materials,  many  of  the  mathematical  and  numerical  models  presented  in  this  thesis  are  applicable  to  a  wide  range  of  materials  science  applications  including  the  study  of  batteries,  composites,  and  geological  applications  among  others.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aUser  interface
■650  4▼aSoftware
■650  4▼aTomography
■650  4▼aCarbon  fibers
■650  4▼aOxidation
■650  4▼aHeat  conductivity
■650  4▼aBoundary  conditions
■650  4▼aVisualization
■650  4▼aMathematics
■650  4▼aMedical  imaging
■650  4▼aThermodynamics
■690    ▼a0405
■690    ▼a0574
■690    ▼a0348
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360715▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서