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Enregistrement W2044282185 · doi:10.1115/gt2010-22169

Probabilistic Creep Life Prediction of Turbine Discs

2010· article· en· W2044282185 sur OpenAlexaff
Ashok K. Koul, Ajay Tiku, Srinivasan Shanks Shankar, Jun Zhao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensLife Prediction Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreepProbabilistic logicTurbineProbabilistic analysis of algorithmsReliability (semiconductor)Computer scienceMaterials scienceStructural engineeringReliability engineeringMechanical engineeringEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents the results of a probabilistic creep life study on F5001P turbine discs and demonstrates the importance of using physics based probabilistic damage modeling techniques to deal with life prediction uncertainty in forged components. In physics based modeling, the influence of individual microstructural or thermal-mechanical loading factors on metallurgical crack initiation can also be studied with relative ease. In a previous study, Life Prediction Technologies Inc.’s (LPTi’s) prognosis tool known as XactLIFE™ was successfully used to conduct deterministic analysis to establish the fracture critical location of F5001P first stage discs under steady state loads. In this paper, the variability in life is further established as a function of prior austenite grain size. The analysis used typical engine operating data from the field in terms of engine speed and average exhaust gas temperature (EGT). The primary objectives of the case study are to show how prognosis can allow a user to assess fleet reliability for engine specific operating conditions. The lower bound deterministic creep life and probabilistic creep life at 0.1% cumulative probability of failure are very close in magnitude.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,409

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,169 · 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'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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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