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Development of a Numerical Chain to Optimize Railway Axles with Respect to Fatigue Damage

2014· article· en· W1996611229 sur OpenAlex
Sofiane Saad, Vincent Magnier, Philippe Dufrénoy, Éric Charkaluk, F. Demilly

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueKey engineering materials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAxleForgingStructural engineeringService lifeDurabilityResidual stressProcess (computing)EngineeringAutomotive engineeringComputer scienceMechanical engineeringMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today's competitive business environment, it has become increasingly important to reduce manufacturing and raw materials cost. For this purpose, an innovative process of design and manufacturing railway axles is developed. It is based on forging hollow axles which allows a significant reduction in steel consumption. In this work, we tried to analyze how these modifications induced by this new process and design impact the service behavior and particularly the durability face to cyclic loadings that can lead to fatigue failure. In the present study, a numerical chain has been developed going from the simulation of the manufacturing process up to the analysis in fatigue. In the first step, the forging process is modeled in order to predict the residual stress field and the initial plastic strain. From this initial condition, the assembly operation of the wheel on the axle is simulated before the redistribution of stresses and strains under cyclic load. The final objective is to obtain the cyclic loadingpaths, in order to provide the data needed for the analysis of fatigue.

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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