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Enregistrement W2115104984 · doi:10.1115/1.2840963

Modeling Damage Evolution in Friction Stir Welding Process

2008· article· en· W2115104984 sur OpenAlexfundno aff
Youliang He, Paul R. Dawson, Donald E. Boyce

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Materials and Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStreamlines, streaklines, and pathlinesMaterials scienceFriction stir weldingMechanicsWeldingViscoplasticityVoid (composites)Hardening (computing)Finite element methodVolume fractionStrain hardening exponentDeformation (meteorology)PorosityEulerian pathStructural engineeringComposite materialConstitutive equationPhysicsEngineeringLagrangian

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of voids (damage) in friction stir welding processes was simulated using a void growth model that incorporates viscoplastic flow and strain hardening of incompressible materials during plastic deformation. The void growth rate is expressed as a function of the void volume fraction, the effective deformation rate, and the ratio of the mean stress to the strength of the material. A steady-state Eulerian finite element formulation was employed to calculate the flow and thermal fields in three dimensions, and the evolution of the strength and damage was evaluated by integrating the evolution equations along the streamlines obtained in the Eulerian configuration. The distribution of internal voids within the material was qualitatively compared with experimental results, and a good agreement was observed in terms of the spatial location of voids. The effects of pin geometry and operational parameters such as tool rotational and travel speeds on the evolution of damage were also examined.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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 recherche0,0010,000
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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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