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Enregistrement W2022483811 · doi:10.1520/jai12037

Notch-Root Elastic-Plastic Strain-Stress in Particulate Metal Matrix Composites Subjected to General Loading Conditions

2005· article· en· W2022483811 sur OpenAlexaff
GM Owolabi, MNK Singh

Notice bibliographique

RevueJournal of ASTM International · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePlasticityComposite materialLinear elasticityStress (linguistics)Matrix (chemical analysis)Finite element methodStress–strain curveStructural engineeringDeformation (meteorology)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Determining the stress and strain history at the point of highest stress concentration in particulate metal matrix composites (PMMCs) is complicated, particularly when they have a finite concentration of inclusions, the matrix material in the vicinity of the notch is elastic-plastic, and when multiaxial cyclic loads are applied to the component. In this paper, an analytical tool is developed to approximate notch root elastic-plastic strains and stresses in PMMC components subjected to multiaxial cyclic loads. The model consists of a set of linear relations that can be solved to estimate a notch root elastic-plastic strain and stress history in PMMCs from an elastic analysis. The model is developed using assumptions about notch root behavior, the incremental mean field theory, and the endochronic theory of plasticity. The model presented provides an easy to implement approximation to the otherwise rather complex non-linear problem. The analytical results are compared to the local strains, obtained using 3D image correlation technology, at the depth of a circumferential notch in a PMMC bar subjected to proportional and non-proportionally applied monotonic and cyclic axial-torsional loads. The results of the comparison show that the proposed model works well for the geometry and load paths considered.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,513

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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