Fatigue Improvement of Welded Elements and Structures by Ultrasonic Peening
Notice bibliographique
Résumé
The ultrasonic impact treatment (UIT) is relatively new and promising process for fatigue life improvement of welded elements and structures. In most industrial applications this process is known as ultrasonic peening (UP). The beneficial effect of UP is achieved mainly by relieving of tensile residual stresses and introducing of compressive residual stresses into surface layers of a material. The secondary factors in fatigue improvement by UP are decreasing of stress concentration in weld toe zones and enhancement of mechanical properties of the surface layers of the material. Fatigue testing of welded specimens showed that UP is the most efficient improvement treatment as compared with traditional techniques such as grinding, TIG-dressing, heat treatment, hammer peening and application of LTT electrodes. The developed computerized complex for UP was successfully applied for increasing the fatigue life and corrosion resistance of welded elements, elimination of distortions caused by welding and other technological processes, residual stress relieving, increasing of the hardness of the surface of materials. The UP could be effectively applied for fatigue life improvement during manufacturing, rehabilitation and repair of welded elements and structures. The areas/industries where the UP process was applied successfully include: Shipbuilding, Railway and Highway Bridges, Construction Equipment, Mining, Automotive, Aerospace. The results of fatigue testing of welded elements in as-welded condition and after application of UP are considered in this paper. It is shown that UP is the most effective and economic technique for increasing of fatigue strength of welded elements in materials of different strength. These results also show a strong tendency of increasing of fatigue strength of welded elements after application of UP with the increase in mechanical properties of the material used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».