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Enregistrement W2072674161 · doi:10.4028/www.scientific.net/msf.681.431

On the Measurement of Residual Stress in Induction Hardened Parts

2011· article· en· W2072674161 sur OpenAlexafffund
Vincent Savaria, Majid Hoseini, Florent Bridier, Philippe Bocher, Patrick Arkinson

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPratt and Whitney Canada
Mots-clésResidual stressMaterials scienceInduction hardeningDiffractionComposite materialStress (linguistics)NucleationQuenching (fluorescence)BendingOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that induction surface heating followed by rapid quenching generally increases the fatigue life of steel components subjected to bending loads by significantly postponing the micro-crack nucleation and propagation processes. The phase transformation volume change combined with severe thermal gradients leave a hard surface layer under relatively high and deep compressive residual stresses. In this paper, residual stress measurements are done on induction hardened AMS6414 martensitic steel (aerospace grade of AISI4340) cylinders using two techniques: the so-called contour method and X-ray diffraction. For both methods, induction hardened parts raise many challenges. The contour method hardly describes high stress gradients near the surface while the diffraction technique accuracy appears limited considering the strong microstructural variation and the high depth of the stresses to be measured. For the contour method, a CMM and an optical pen using the confocal chromatic imaging principle were used to measure the surface after precision WEDM cutting. The effect of data filtering and smoothing on the calculated stresses are discussed. For X-ray analysis, the effect of stress relaxation during layer removal and analysis technique is explained. The difference between the residual stress measurements done with the two techniques is discussed with emphasis on both the surface and the in-depth measurements.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,179

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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