Ratcheting of 304 Stainless Steel Alloys subjected to Stress‐Controlled and mixed Stress‐ and Strain‐Controlled Conditions evaluated by Kinematic Hardening Rules
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study predicts ratcheting response of SS304 tubular stainless steel samples using kinematic hardening rules of Ohno–Wang (O–W), Chen‐Jiao‐Kim (C–J–K) and a newly modified hardening rule under various stress‐controlled, and combined stress‐ and strain‐controlled histories. The O–W hardening rule was developed based on the critical state of dynamic recovery of backstress. The C–J–K hardening rule further developed the O–W rule to include the effect of non‐proportionality in ratcheting assessment of materials. The modified rule involved terms , and in the dynamic recovery of the Ahmadzadeh–Varvani (A–V) model to respectively track different directions under multiaxial loading, account for non‐proportionality and prevent plastic shakedown of ratcheting data over multiaxial stress cycles. The O–W model persistently overestimated ratcheting strain over the multiaxial loading paths. The C–J–K model further lowered this overprediction and improved the predicted ratcheting curves. The predicted ratcheting curves based on the modified model closely agreed with experimental data under various loading paths.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».