Dynamic Hysteretic Characteristics of High-Strength Steels (POSTEN60, POSTEN80) and Application of a Dynamic Hysteresis Model to FE Analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».