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Enregistrement W1978095773 · doi:10.1115/pvp2004-2250

Stress Classification and Assessment of Locally Thinned Class 1 Piping Components

2004· article· en· W1978095773 sur OpenAlexaff
San Iyer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipingStructural engineeringStress (linguistics)Finite element methodEngineeringCorrosionAllowance (engineering)Materials scienceMechanical engineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon steel piping components, such as elbows, and bends are extensively used in the primary heat transport systems of nuclear power plants. During the design stage, a corrosion allowance of 1/32” to 1/8” is normally assumed for wall thickness calculations. The corrosion is assumed to occur uniformly around the circumference of the piping component. The Class 1 piping components are designed to ASME Section III rules. Flow Accelerated Corrosion (FAC) affects ‘local’ areas creating ‘patches’ or ‘pits’ of thinned wall in critical piping components. If a single thickness value corresponding to the thinnest section is chosen to analyze these components, then the analysis would be too conservative. In addition, the analysis would not reflect the true state of the stress and displacement field in the localized thin wall area. To address these issues, a comprehensive scheme utilizing Finite Element Analysis is developed in this paper. This scheme employs the NB-3200 approach in calculating and classifying the stresses in irregularly or non-uniformly thinned nuclear piping components. The allowable are derived based on the ASME Section III rules. The stresses are classified as primary, secondary, membrane, bending, and peak. The combined primary and secondary stresses, primary and secondary and peak stresses are evaluated and compared to established Code allowable to assure that the requirements are met.. It is shown that the stress classification approach developed in this paper is robust and ensures adequate safety of the structure to withstand design and operational conditions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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