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Enregistrement W1716704253 · doi:10.1520/stp14308s

Size, Geometry, and Material Effects in Fracture Toughness Testing of Irradiated Zr-2.5Nb Pressure Tube Material

2000· book-chapter· en· W1716704253 sur OpenAlexaff
PH Davies, RSW Shewfelt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)Canadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFracture toughnessComposite materialTube (container)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of initial crack size on the crack growth resistance (J-R) curves determined from burst tests on irradiated Zr-2.5Nb pressure tubes has been studied and the results compared with those obtained from matched curved compact specimens. The study used sections from three different tubes representative of material of low, intermediate, and high toughness. In each case a series of burst tests was conducted at 250°C with different starting crack sizes (from 35 to 85 mm) followed by small specimen testing. The toughness was characterized by means of deformation J-R curves using the d-c potential drop method to measure stable crack growth. Fractographic studies were also conducted in support of the J-R curve results. For tubes of low to intermediate toughness there is little evidence of a crack size effect on the J-R curves from the burst tests. However, for burst tests on tubes of higher toughness there is an increase in out-of-plane bending associated with the wider crack openings (bulging) that can promote earlier failure by slant/shear instability and a lowering of the J-R curve. Thus the J-R curves from such tubes exhibit more variability in toughness as well as an apparent crack size dependence. Such crack growth behavior overrides any increase in material toughness with irradiation temperature as revealed by the small specimens.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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