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Enregistrement W2051762443 · doi:10.4028/www.scientific.net/kem.627.9

Long Life Fatigue Behavior of Shot Peened Steels

2014· article· en· W2051762443 sur OpenAlexafffund
A. Plumtree

Notice bibliographique

RevueKey engineering materials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Treatment and Residual Stress
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPeeningShot peeningMaterials scienceResidual stressMetallurgySofteningShot (pellet)Hardening (computing)Surface roughnessWork hardeningFatigue limitComposite materialMicrostructureLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fully reversed long life fatigue cycle behaviour of shot peened steels has been investigated. In the case of air cooled forged 0.4%C and 0.7%C steels, shot peening resulted in a relatively small effect on fatigue life (+2.2% and-2.0% respectively) owing to cyclic softening. Fatigue cracks in the shot peened specimens have been observed to initiate in sub-surface layers, reducing the detrimental effect of surface roughness. Neither cyclic softening nor hardening occurred in the smooth non shot peened samples cycled under the same conditions. Shot peening quench and tempered 0.5%C steel samples resulted in a reduced fatigue limit of 12.0% due to cyclic softening. Relaxation of the residual stresses occurred quickly in these steels due to adjustment and rebalancing of the residual stresses caused by the plastic strain. The effect of cyclic softening and shift in crack initiation site rather than the residual peening stresses was significant in determining the fatigue life of these shot peened steels.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,854

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2014
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Résumé présentoui

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