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Enregistrement W2158481978 · doi:10.1115/1.1688780

Lower Bound Limit Load Determination: The mβ-Multiplier Method

2004· article· en· W2158481978 sur OpenAlexaff
R. Seshadri, H. Indermohan

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplier (economics)Upper and lower boundsMathematicsLimit loadLimit (mathematics)Mathematical analysisLinear elasticityApplied mathematicsFinite element methodPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The existing lower bound limit load determination methods, that are based on linear elastic analysis such as the classical and mα-multiplier methods, have a dependence on the maximum equivalent stress. These methods are therefore sensitive to localized plastic action, which occurs in components with thin or slender construction, or those containing notches and cracks. Sensitivity manifests itself as relatively poor lower bounds during the initial elastic iterations of the elastic modulus adjustment procedures, or oscillatory behavior of the multiplier during successive elastic iterations leading to limited accuracy. The mβ-multiplier method proposed in this paper starts out with Mura’s inequality that relates the upper bound to the exact multiplier by making use of the “integral mean of yield.” The formulation relies on a “reference parameter” that is obtained from considering a distribution of stress rather than a single maximum equivalent stress. As a result, good limit load estimates have been obtained for several pressure component configurations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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