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Enregistrement W2130001077 · doi:10.1115/1.4028728

Evaluation of Two Low-Constraint Toughness Test Methods in a Single Specimen

2014· article· en· W2130001077 sur OpenAlexaff
Dong-Yeob Park, Jean‐Philippe Gravel, Muhammad Arafin, Jie Liang, C. Hari Manoj Simha

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Materials and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrack tip opening displacementTension (geology)Materials scienceGauge (firearms)Structural engineeringDisplacement (psychology)Single specimenCrack growth resistance curveEnhanced Data Rates for GSM EvolutionToughnessMechanicsComposite materialFracture mechanicsMathematicsCrack closureGeologyEngineeringPhysicsCompression (physics)Metallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In previous studies, the single- and double-clip gauge methods were successfully consolidated in a single-edge notched tension (SE(T)) single specimen so that crack tip opening displacement (CTOD) values obtained from both SE(T) methods could be compared under identical test conditions. The current study investigated the effect of unloading compliance crack size equations on resistance curves obtained from both gauging methods combined in a single specimen. It was found that the unloading compliance crack size equations of Cravero and Ruggieri and the single clip gauge method predict crack sizes well within approximately 2% error in average. Two CTOD-resistance curves obtained from both gauging methods produce approximately the same results until peak loads, and thereafter the curves deviate. The results obtained from the double clip gauge method are consistently higher than those from the single clip gauge, although the difference between two resistance curves is reduced when the same unloading compliance crack size prediction procedure is used. This observation is very important within the framework of engineering critical assessment (ECA) and defect assessment procedures. An “apparent” higher resistance curve will generate larger tolerable defects thereby reducing the conservatism of an ECA analysis.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,278 · 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'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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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