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Enregistrement W1966737721 · doi:10.1115/1.3148088

Fitness-for-Service Evaluation of Thermal Hot Spots and Corrosion Damage in Cylindrical Pressure Components

2009· article· en· W1966737721 sur OpenAlexafffund
P. Tantichattanont, Seshu Madhava Rao Adluri, R. Seshadri

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPipingPressure vesselStructural engineeringInternal pressureMaterials scienceThermalMechanicsFinite element methodHardening (computing)Shell (structure)Composite materialPhysicsEngineeringMechanical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal hot spots and corrosion damage are typical of damages occurring in pressure vessels and piping. Structural integrity of such components needs to be evaluated periodically to determine “fitness-for-service” (FFS) of the components. In the present paper, three alternative methods for level 2 FFS assessments (as described in API 579) are proposed. They are based on variational principles in plasticity, the m-alpha method, the idea of reference volume, and the concept of decay lengths in shells. Decay lengths in the axial and circumferential directions for cylindrical shells are derived based on elastic shell theories. They are used to specify the reference volume participating in plastic action and the extent of what can be called “local” damage. Interaction between longitudinal and circumferential effects is investigated. A linear interaction curve is shown to give good estimation of the “remaining strength factor” for damage of practical aspect ratios. The stretching and bulging effects due to the damage are also studied. The limit defining the threshold to dominance of stretching action is proposed by using an approximate equilibrium calculation based on yield-line analysis. The effectiveness of the proposed assessments is demonstrated through an example and verified by level 3 inelastic finite element analysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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