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Enregistrement W1177000701 · doi:10.1520/stp14750s

Influence of Surface Treatments on Fretting Fatigue of Ti-6242 at Elevated Temperatures

2000· book-chapter· en· W1177000701 sur OpenAlexaff
S.P. Chakravarty, J. W. Dyer, JC Conway, AE Segall, P.C. Patnaik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical stress and fatigue analysis
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrettingMaterials scienceMetallurgySurface (topology)Composite materialGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Where fretting fatigue of titanium alloy gas turbine engine component is concerned, the effect of temperature on fretting processes can be quite significant. Service exposed third stage compressor blades, operating at 454°C or 850°F, showed severe signs of fretting, wear, CuNiln coating delamination, oxidation and pitting on the dovetail pressure surfaces. Under cyclic loading conditions fretting fatigue cracks, initiated in these damaged areas, can cause dramatic reduction in fatigue life of these components leading to potential catastrophic failure. A study has been carried out to evaluate the influence of various surface treatments, such as ion treatments, coatings and shot peening, on the fretting fatigue life of titanium alloy gas turbine engine components at elevated temperature. Results from high temperature fretting fatigue and pin-on-disk wear tests are discussed in this paper. Significant contrast between the wear and fatigue test results illustrates the potential dangers of using sliding wear tests to rank surface treatments for fretting fatigue amelioration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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