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Enregistrement W2080010772 · doi:10.1115/detc2010-29203

A New Life Prediction Model Based on Ductility Exhaustion Theory for High Temperature Low Cycle Fatigue of Turbine Disk Alloys

2010· article· en· W2080010772 sur OpenAlexaff
Shun‐Peng Zhu, Rui Sun, Hong‐Zhong Huang, Ming J. Zuo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSuperalloyDuctility (Earth science)CreepLow-cycle fatigueTurbineStructural engineeringMechanicsConstitutive equationStress (linguistics)MetallurgyThermodynamicsAlloyEngineeringPhysicsFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on ductility exhaustion theory and the generalized damage parameter, a new viscosity-based life prediction model is put forward to account for creep and mean strain or stress effects in a low cycle fatigue regime. The mechanisms of loading waveform and cyclic hardening effects are also taken into account within this model. It assumes that damage accrues by means of viscous flow and ductility consumption relates only to plastic strain and creep strain under high temperature low cycle fatigue conditions. The proposed model provides a better prediction on the fatigue behaviors of Superalloy GH4133 than the Goswami’s ductility model and the generalized damage parameter. Compared with the proposed model and the generalized damage parameter, the Goswami’s model cannot properly account for creep and mean stress effects on the low cycle fatigue life. Under non-zero mean strain conditions, the proposed model provides more accurate predictions of GH4133 Superalloy than that with zero mean strains.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,735

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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