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Enregistrement W2175206215 · doi:10.1179/136217101101538875

Comparative study of small scale and ‘large scale’ resistance spot welding

2001· article· en· W2175206215 sur OpenAlexaff
Baohua Chang, M.V. Li, Y. Zhou

Notice bibliographique

RevueScience and Technology of Welding & Joining · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpot weldingMaterials scienceElectrodeWeldingFinite element methodComposite materialContact areaContact resistanceMetallurgyUpset weldingHeat-affected zoneGas metal arc weldingStructural engineeringLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An incrementally coupled electrical–thermal–mechanical model is developed to simulate small scale resistance spot welding (SSRSW) using the finite element method. This numerical model is then employed to study the differences between SSRSW and ‘large scale’ resistance spot welding (LSRSW). The variations in contact area, current distribution, and temperature profile at the workpiece/workpiece interfaces are compared. The computation shows that the difference in electrode force could be the essential reason for other differences between SSRSW and LSRSW. Compared with LSRSW, a much lower electrode force (pressure) applied in SSRSW results in a relatively small contact area and hence a much higher current density, which in turn leads to a greater heating rate and higher temperature at the workpiece/workpiece interface. This small contact area also results in a relatively small nugget diameter in SSRSW, which is only about 30% of the electrode tip diameter. In contrast, the nugget diameter in LSRSW is comparable to the electrode tip diameter. The predicted nugget diameters in both SSRSW and LSRSW of mild steel sheets compare well with experimental results.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations73
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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