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Friction Stir Welding of Carbon Steel for Application in Used Fuel Containers

2014· article· en· W2050672307 sur OpenAlexafffund
Murray W. Mahoney, S. J. Sanderson, Peter Maak, Russell Steel, Jon Babb, Dale Fleck

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensNuclear Waste Management Organization
Organismes subventionnairesNuclear Waste Management Organization
Mots-clésMetallographyWeldingMaterials scienceFriction stir weldingMetallurgyComposite materialJoint (building)MicrostructureStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Friction Stir Welding (FSW) is being investigated as a method to fabricate a partial penetration closure weld of the steel vessel of a copper-coated used fuel container. The hemi-head is made of A516 Grade 70 steel and the cylinder body is made of A106 Grade C steel. In this initial feasibility study, the objective is to use FSW to demonstrate the merits of FSW using flat steel plate in concert with a closure weld joint designed specifically for a cylindrical container. To complete this objective, there are two initial feasibility demonstrations. First, demonstrate the capability of FSW to create defect free welds in a corner joint design with specific dimensions (10 mm deep weld nugget). Subsequently, verify the weld quality by ultrasonic inspection and metallography. Further, characterize weld zone properties by establishing mechanical properties and hardness at room temperature, and impact toughness at-5°C. Second, demonstrate the ability to use FSW to repair defects that might occur in the initial friction stir weld. Weld repair was accomplished by intentionally creating tunnel defects by FSW, performing metallography and ultrasonic inspection to characterize the morphology of the defects, performing a second friction stir weld repair over the defects, and verifying the subsequent weld integrity by repeating the metallography and ultrasonic inspections. Results on these initial two phases of this program are presented herein.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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