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Enregistrement W1489170088

Fatigue Crack Growth Analysis of Structural Components- the UniGrow Two-Parameter Driving Force Model

2016· article· en· W1489170088 sur OpenAlexaff
S. Mikheevskiy, G. Glinka, D. Algera

Notice bibliographique

RevueGruppo Italiano Frattura Digital Repository (Gruppo Italiano Frattura) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrack closureStructural engineeringParis' lawMaterials scienceStress intensity factorStress concentrationCrack growth resistance curveStress (linguistics)AmplitudeVibration fatigueFracture mechanicsComposite materialFatigue testingEngineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A generalised step-by-step procedure for fatigue crack growth analysis of structural components subjected to variable amplitude loading spectra has been presented. The method has been illustrated by analysing fatigue growth of a planar corner crack in an attachment lug made of Al7050-T7451 alloy. Stress intensity factors required for the fatigue crack growth analysis were calculated using the weight function method. In addition, so-called “load-shedding” effect was accounted for in order to determine appropriate magnitudes of the applied stress intensity factors. The rate of the load shedding was determined with the help of the FE method by funding the amount of the load transferred through the cracked ligament. The UniGrow fatigue crack growth model, based on the analysis the material stress-strain behaviour near the crack tip, has been used to simulate the fatigue crack growth under three variable amplitude loading spectra. The comparison between theoretical estimations and experimental data proved the ability of the UniGrow model to correctly predict fatigue crack growth behaviour of two-dimensional planar cracks under complex stress field and subjected to arbitrary variable amplitude loading.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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