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Enregistrement W2038548386 · doi:10.1115/pvp2010-25290

Analysis of Residual Stresses in Three-Pass Slot Weld (NeT-TG4): Finite Element Modelling and Neutron Diffraction

2010· article· en· W2038548386 sur OpenAlexaff
Ondrej Mura ́nsky, Philip J. Bendeich, Mike Smith, O. Kirstein, L. Edwards, T. M. Holden

Notice bibliographique

RevueASME 2010 Pressure Vessels and Piping Conference: Volume 6, Parts A and B · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensDeep River Science Academy
Organismes subventionnairesRoyal Academy of EngineeringAustralian Nuclear Science and Technology Organisation
Mots-clésFinite element methodResidual stressWeldingMaterials scienceNeutron diffractionIsotropyDiffractionMechanical engineeringStructural engineeringMetallurgyEngineeringOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper finite element simulation and neutron diffraction measurements are employed to assess the residual stresses in an AISI 316LN austenitic stainless steel plate containing a three-pass finite length weld in a machined slot. This work forms a part of the Task Group 4 (TG4) measurement and simulation round robin being undertaken by the NeT European network. Finite element (FE) simulations were carried out using the FEAT-WMT and ABAQUS commercial finite element packages. The welding process was modelled both using a 3D moving-heat source (MHS) which is spatially correct but computationally expensive and using a simplified “block-dumped” methodology (BD) in which an entire weld bead is deposited simultaneously. This does not reproduce the effects of welding torch movement, but is computationally less expensive. The mechanical analyses used combined isotropic-kinematic material constitutive models with a two-stage annealing functionality to remove plastic strain accumulated at high temperatures. The finite element predictions of weld residual stress are compared with neutron diffraction measurements obtained on the KOWARI diffractometer at the OPAL reactor at ANSTO.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,928

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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