MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2147513285 · doi:10.1154/1.3425715

Stress analysis on Canadian naval platforms using a portable miniature X-ray diffractometer

2010· article· en· W2147513285 sur OpenAlexafffundabout
Shannon P. Farrell, Luke W. MacGregor, John F. Porter

Notice bibliographique

RevuePowder Diffraction · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesDefence Research and Development Canada
Mots-clésSubmarineHullResidual stressStress (linguistics)NavyMarine engineeringEnvelope (radar)Structural engineeringEngineeringSuperposition principleSubmarine pipelineForensic engineeringMaterials scienceTelecommunicationsComposite materialGeotechnical engineeringGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strain field distribution in a naval platform under dry-dock conditions is complex and represents the cumulative response from residual stress (“locked in” during fabrication of materials and formation of the structure) and static loading stress (e.g., dry-dock loading). The magnitude and distribution of stress fields are a significant concern for the Canadian Navy, where the superposition of applied stresses on residual stresses may adversely affect the performance, safe operational envelope, and service life of naval platforms. Stress analysis was conducted on Canada’s VICTORIA Class submarines using a portable miniature X-ray diffractometer (mXRD) under dry-dock conditions. This paper introduces the concept of “residential stress” as it applies to submarine platforms and discusses the methodology for performing stress analysis with a portable mXRD. The evolution of residential stress during routine pressure hull repairs to Canada’s VICTORIA Class submarines is discussed. In particular, the recent replacement of the diesel exhaust hull and back-up valves on one of the submarines, as well as a pressure hull plate extraction-insertion-weld procedure on another, is discussed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePowder DiffractionMême sujetStructural Integrity and Reliability AnalysisTravaux en français237 207