Finite Element Analysis of Flaw Growth History
Notice bibliographique
Résumé
Finite element models of curved wide plate (CWP) samples were used to generate a family of load-deformation curves, where each curve corresponds to a flaw with a constant depth. This family of curves was then compared to the test results to find the flaw depth corresponding to each load step using two techniques. One technique is based on mapping the crack mouth opening displacement (CMOD) response obtained from finite element analysis (FEA) and tests, while the other one is based on FEA and experimental unloading compliance data. Both the CMOD mapping and unloading compliance techniques were applied to six CWP specimens and the results from the two techniques were compared. The CWP specimens included flaws either at the centreline of the girth weld or at the heat affected zone (HAZ). Nominal flaw sizes were 3 or 5 mm deep by 25, 50 or 75 mm long. For all specimens, testing continued until either maximum load was reached or specimen rupture occurred. Failure strain, defined as the remote strain at peak load, ranged from 1.1% to 4.1%. The flaw growth history curves from the CMOD mapping and unloading compliance techniques for a given specimen were generally found to be in close agreement. The prediction of flaw growth at failure for the specimens with flaw in the weld was closer to the experimental flaw growth at failure than for the specimens with flaw in the HAZ. The average FEA to test ratio of the flaw growth at failure for these two groups of specimens was 0.95 and 0.6, respectively. Additional analyses were carried out to study the effect of HAZ softening and the shape of the input stress strain curves beyond the onset of necking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».