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Enregistrement W2091468099 · doi:10.1115/omae2009-79448

Constraint-Based Fracture Mechanics Analysis of Cylinders With Circumferential Cracks

2009· article· en· W2091468099 sur OpenAlexaff
Michael Bach, Xin Wang, Robert A. Bell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstraint (computer-aided design)Materials scienceFinite element methodCylinderStructural engineeringStress intensity factorFracture (geology)Ultimate tensile strengthStress (linguistics)Fracture mechanicsFailure assessmentLinear elasticityComposite materialMechanicsMathematicsGeometryEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the fracture behaviour of hollow cylinders with internal circumferential crack under tensile loading is examined extensively. Finite element analysis of the cracked cylinders is conducted to determine the fracture parameters including stress intensity factor, T-stress, and J-integral. Linear elastic finite element analysis is conducted to obtain K and T-stress, and elastic plastic analysis is conducted to obtain fully plastic J-integrals. A wide range of cylinder geometries are studied, with cylinder thickness ratios of ri/ro = 0.2 to 0.8 and crack depth ratio a/t = 0.2 to 0.8. These fracture parameters are then used to construct conventional and constraint-based failure assessment diagrams (FADs) to determine the maximum load carrying capacity of cracked cylinders. It is demonstrated that these tensile loaded cylinders with circumferential cracks are under low constraint conditions, and the load carrying capacity are higher when the low constraint effects are properly accounted for, using constraint-based FADs, comparing to the predictions from the conventional FADs.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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