Fatigue Analysis of Peened Bridge Welds under Realistic Service Loading Conditions Including Periodic Overload Events
Notice bibliographique
Résumé
Post-weld treatment by various peening methods (i.e. needle or hammer peening, ultrasonic impact treatment) has received recent attention as a promising means for extending the fatigue lives of existing steel bridges or for enhancing the fatigue performance of new welded civil infrastructure. Peening treatments work primarily by introducing compressive residual stresses near the treated surface, which have the effect of reducing crack growth rates at the smaller crack depths. Recent research [1–4] has examined the effects of variable amplitude loading conditions on the fatigue performance of welds subjected to various peening treatments. This research has included fracture mechanics analysis using various models and test-based studies considering a variety of stress histories. In general, it has been observed that stress histories containing periodic compressive overload events can result in a reduced treatment benefit. The benefit of the treatment is predictable though and may still be substantial. Herein, a strain-based fracture mechanics model, validated elsewhere [2], is used to study the effects of needle peening to enhance the fatigue performance of steel bridge welds under realistic service loading conditions. To do this, a typical transverse fillet weld detail is analyzed under several load histories generated by simulating measured truck data passing across influence lines for the critical locations on bridge girders with two typical configurations (simply supported and two-span continuous). Following this, an additional series of analyses is performed to investigate the influence of stress histories for highway bridge welds subjected to periodic overload events that may occur, for example, due to the passage of trucks with axle loads that exceed the legal limit or convoys of heavy trucks. Based on these analytical studies, it is found that peening treatments can result in a significant fatigue life increase under realistic service loading conditions, including those containing periodic overloading events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».