Threshold and Variable Amplitude Crack Growth Behavior in 350WT Steel
Notice bibliographique
Résumé
A number of models are currently available for the prediction of fatigue crack growth (FCG). Among them, Zhang and Hirt model has been identified as the most promising, based on the fact that it requires knowledge of only the basic mechanical properties of the material and the threshold stress intensity factor (Kth). To determine an appropriate value for Kth, an experimental program was designed to investigate the crack growth threshold behavior of 350WT steel. The resulting Kth was found to be similar to that suggested by other workers. However, our investigation showed that when used in conjunction with the Zheng and Hirt model, the experimentally determined Kth yields poor fatigue life predictions (FLP). An experimental testing program was also developed to investigate the fatigue crack growth behavior of center-cracked 350WT steel specimens when subjected to semi-random loading comprised of various combinations of intermittent tensile overloads and compressive underloads. Taheri et al. [1] proposed an exponential delay model for the prediction of crack growth behavior under the influence of intermittently applied tensile overloads. The current investigation proposes a modification to the exponential delay model to include the effects of not only overload ratio, but also stress ratios and overload/underload ratios. The modified delay model predictions proved to be in good agreement with the experimental data.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».