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Enregistrement W1991660134 · doi:10.1115/1.2892034

Mechanical Properties of Cold Bend Pipes

2008· article· en· W1991660134 sur OpenAlexaff
Millan Sen, J. J. Roger Cheng, David W. Murray, Jianxin Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensTransCanada (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBauschinger effectMaterials scienceBendingCold-formed steelStructural engineeringBucklingComposite materialStrain hardening exponentMaterial propertiesTension (geology)Pure bendingYield (engineering)Cold formingBending momentUltimate tensile strengthPlasticityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold bends are frequently required in energy pipelines in order to change the vertical and horizontal orientations of the pipeline route. They are produced by plastically bending a pipe joint in a cold bending machine by creating a series of uniformly spaced incremental bends. This procedure acts to reduce the moment capacity and buckling strain of the pipe, and studying the changes in pipe properties caused by cold bending is valuable in assessing the level of this strength reduction. Accordingly, the initial imperfections and material transformations of five full-scale cold bend pipes were assessed in this research program. The imperfections were measured at several locations around the circumference of the specimens, along the entire bend length. It was determined that the distribution of imperfections was similar in shape to a sine function, and their amplitude ranged from 0.3mmto1.0mm. Tension coupon tests were conducted on the intrados, extrados, and virgin materials of the specimens. It was revealed that the extrados material exhibited an increase in yield strength due to work hardening and that the intrados material demonstrated a reduction in yield strength due to the Bauschinger effect. It was established that the imperfections, and material transformations in the specimens were predominantly unaffected by the incremental-bend magnitude or spacing that was employed during the cold bending procedure.

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)0,002
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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