3D Crack Growth Analysis and Its Correlation With Experiments for Critical Turbine Components Under an International Collaborative Program
Notice bibliographique
Résumé
Following a reanalysis of the original material data plus supplementary Low Cycle Fatigue (LCF) specimen testing, an Original Equipment Manufacturer (OEM) reduced the low cycle fatigue life limits for a number of turbine components. To ascertain the validity of the new life limits, an international collaborative spin rig test program was initiated to provide more accurate low cycle fatigue life limits. The program covered a broad range of activities including, Finite Element (FE) stress analyses, cyclic spin rig testing, fractographic assessment and fatigue crack growth (FCG) analyses. This paper describes the 2D and 3D crack growth analyses of critical turbine components in a turboprop gas turbine engine, comparison of predicted results obtained using different software and also correlations with spin test results from the program. First, FE stress analyses of selected turbine components were carried out under both engine operating conditions and spin-rig test configurations in order to determine the maximum and minimum operating speeds required to match the stress ranges at the critical location specified by the OEM under engine operating conditions. Second, 2D and 3D crack growth analyses were performed independently by three organisations for a disk bolthole using the state-of-the-art software. Third, the predictions from different software were compared, and the relative technical merits of each software were evaluated. Finally, the predicted results were correlated against the striation counts determined by the OEM from the results of spin rig tests.
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) | 0,000 | 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 ».