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Enregistrement W1964755942 · doi:10.1520/stp12320s

Stress Concentration, Stress Intensity and Fatigue Lifetime Calculations for Shrink-Fit Compound Tubes Containing Axial Holes Within the Wall

2009· book-chapter· en· W1964755942 sur OpenAlexaff
S. N. Endersby, AP Parker, TJ Bond, JH Underwood

Notice bibliographique

RevueASTM International eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutofrettageMaterials scienceTube (container)Stress concentrationRADIUSStress (linguistics)Residual stressStructural engineeringCabin pressurizationCylinder stressComposite materialMechanicsCyclic stressEngineeringUltimate tensile strengthFracture mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elastic-plastic numerical stress analyses and fatigue lifetime predictions are presented for shrink-fit compound tubes containing multiple, axial holes at the interface between inner and outer tube. The holes, which are semi-circular, are introduced initially as periodic notches on the outer surface of the inner tube and an outer plain tube is heated, slid over the inner tube and allowed to cool to achieve the shrink-fit. Residual stresses resulting from interference and operational stress ranges arising from cyclic bore pressurization are calculated and fatigue lifetimes are predicted. Two potentially critical locations for fatigue failure are identified as the bore and the notch root. The predicted lifetimes are compared with earlier work on a similar overall geometry subjected to autofrettage. The critical location is shown to be at the bore and a clear improvement in overall fatigue lifetime is demonstrated for the shrink-fit tube compared with the autofrettaged tube. As the interface radius is reduced, there is a general reduction in the ratio of fatigue stress range at the bore to that at the hole and the possibility of the critical location moving to the notch root. A normalized presentation for design purposes is proposed.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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