Pattern Studies of the Strain Distributions for Detecting Pipe Wrinkling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As both the onshore and offshore pipeline constructions push further into higher risk terrains, such as geologically unstable terrain and Arctic region, the risk of local buckling failure (wrinkling) for these buried pipelines has been increasing gradually. However, previous methods used to prevent the buried pipelines from buckling failure are expansive, time consuming, and unreliable. Therefore, to overcome these problems, a reliable method to predict pipeline wrinkling has been proposed. The method can provide active warning for pipeline wrinkling through a decision-making system (DMS). The DMS was designed to identify the strain distribution patterns and their development on the critical pipe segments for early detecting the onset of pipe wrinkling. To conduct the reliable DMS, studies of the strain distribution patterns on the line-pipes during pipe buckling are very important. In this paper, the strain distribution patterns of various line-pipes were presented. These line-pipes have different material and geometric properties, loading conditions, and manufacturing conditions. A total of 32 sets of experimental results and 72 sets of finite element analysis (FEA) along with parametric studies were included in the study. The study concluded significant behavioural characteristics revealed on the strain distribution patterns during pipe buckling and important parameters affecting these strain patterns. For practical application, three thresholds of the strain distribution patterns were proposed. Furthermore, the optimal positions and spacing of the strain measurements for early detecting pipelines wrinkling were discussed as well.
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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) | 0,000 | 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 découle