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Enregistrement W2050111371 · doi:10.2207/qjjws.22.565

Study on Estimation Method of the Welding Deformation for Thick Plate Fillet Welding

2004· article· en· W2050111371 sur OpenAlexaff
Mitsuyoshi Nakatani, Akikazu Kitagawa, Mitsuo FURUKATA, Shinji Ohgaki

Notice bibliographique

RevueQUARTERLY JOURNAL OF THE JAPAN WELDING SOCIETY · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlangeWeldingFillet (mechanics)Fillet weldMaterials scienceStructural engineeringUpset weldingElectric resistance weldingDeformation (meteorology)Mechanical engineeringEngineeringArc weldingComposite materialFiller metal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to manufacture I section of bridge, the fillet welding of the both sides for the web is conducted simultaneously, or conducted one side sequentially. The angular distortion will occur in the case of simultaneous welding, the leaning deformation on the flange to the first welding side will occur in the case of sequential welding for the thick plate. Compared with the angular distortion, it is difficult to correct the leaning deformation on the flange. If we can estimate the amount of the leaning deformation on the flange to first welding side, we will be able to set the flange lean to the second welding side before welding and keep the flange right angle to the web without correcting the deformation after welding. We conducted some cases of experiment and thermal elastic-plastic analysis for I section with sequential fillet welding. From the results, we developed the program for estimating the leaning deformation on the flange with tandem submerged arc welding method sequentially, and we applied to the actual bridge manufacturing. Consequently, we reduce the correcting work drastically, and achieve the cost reduction in production.

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)0,001
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 enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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