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Enregistrement W2039929204 · doi:10.5267/j.esm.2013.12.002

Prediction the Charpy impact energy of functionally graded steels

2014· article· en· W2039929204 sur OpenAlexvenueno aff
H. Salavati, F. Berto

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharpy impact testMaterials scienceEnergy (signal processing)Structural engineeringComposite materialMetallurgyToughnessEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Article history: Received September 20, 2013 Received in Revised form October, 14, 2013 Accepted 15 December 2013 Available online 20 December 2013 Functionally Graded Steels (FGSs) are possible solutions to improve the properties of steels made by Martensite and Bainite brittle phases. These phases are usually present in the interface between the carbon ferritic steel and the stainless austenitic steel. FGSs materials are widely investigated in the recent literature but only few works have been devoted to investigate the impact energy in the case of crack arresters. To partially fill this gap, the effect of the distance between the notch tip and the position of the median phase on the Charpy impact energy is investigated in the present paper. The results show that when the notch apex is close to the median layer the impact energy reaches its maximum value due to the increment of the absorbed energy by plastic deformation ahead of the notch tip. On the other hand, when the notch apex is far from the median layer, the impact energy strongly decreases. Keeping into account the relationship between the Charpy impact energy and the plastic volume size, a new theoretical model has been developed to link the composite impact energy with the distance from the notch apex to the median phase. The results of the new model show a sound agreement with previous results taken from the literature. © 2013 Growing Science Ltd. All rights reserved.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,731

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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