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Enregistrement W1977191919 · doi:10.1115/pvp2012-78153

Residual Stress Modeling of Induction-Bent Pipes

2012· article· en· W1977191919 sur OpenAlexafffund
Yuhan Ding, M. Yetisir, Hunter McDonald

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesAtomic Energy of Canada Limited
Mots-clésResidual stressBendingMaterials scienceInduction heatingResidualStructural engineeringStress (linguistics)Bent molecular geometryComposite materialFabricationProcess (computing)Computer simulationWork (physics)Mechanical engineeringEngineeringComputer scienceElectromagnetic coilSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The induction bending process using local induction heating is widely used to produce large diameter pipes with relatively small bend radii at low tooling cost. This process was considered for the fabrication of stainless steel feeder pipes for CANDU® reactors instead of cold and warm bending processes. Wall thickness measurements were performed, before and after bending, using an ultrasonic testing method on a number of test bends fabricated with this induction bending process. Residual stress measurements have been performed on a test bend by X-ray diffraction. A numerical model has been developed using LS-DYNA® to predict the residual stress and the deformed shape of these bends. The numerical model has also been used to study the effect of some key input parameters, such as bending speed, bending temperature, process parameters of induction heating and cooling, and the yield strength of the feeder material. This information can be used to improve the bending process such that lower residual stress and more uniform wall thickness can be achieved. In this paper, the simulation work is summarized and the comparison between the simulation results and the measurement data are presented.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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