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Enregistrement W2058781972 · doi:10.1061/(asce)mt.1943-5533.0000629

Dynamic Hysteretic Characteristics of High-Strength Steels (POSTEN60, POSTEN80) and Application of a Dynamic Hysteresis Model to FE Analysis

2013· article· en· W2058781972 sur OpenAlexaff
Kyong-Ho Chang, Gab-Chul Jang, S. F. Stiemer, Loewen Nathan

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials in Civil Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Load-Bearing Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFinite element methodHysteresisUltimate tensile strengthStructural engineeringDeformation (meteorology)High strength steelPlasticityDynamic loadingComposite materialMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As steel structures become larger, taller, and longer, the demand for high-strength steel increases. High-strength steels exhibit different mechanical characteristics and hysteretic behavior for dynamic deformation than for quasi-static deformation. This is attributable to the strain rate and temperature dependence of steel materials when nonuniformly deformed in the plastic region. Therefore, to analyze and design structures using high-strength steels under dynamic cyclic loading, such as earthquake loading, it is necessary to consider the special dynamic hysteresis model of high-strength steels. In particular, when using finite-element (FE) analysis programs one should use the proper material characteristics for those steels. In this paper, dynamic hysteresis models for standard high-strength steels, with tensile strengths of 600 and 800 MPa, are formulated based on results of tensile tests and low-cycle fatigue tests over a range of strain rates from 10−4−10 s−1. A three-dimensional elastic-plastic finite-element analysis program using a newly formulated dynamic hysteresis model is developed by the writers. Accuracy and validity of the developed finite-element analysis program is verified by correlation of the analytical and experimental results.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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