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Enregistrement W2195357684 · doi:10.1115/pvp2015-45991

Can a Weld in Welded Structure Be Made With Zero Residual Stress?

2015· article· en· W2195357684 sur OpenAlexaff
Stanislav Tchernov, John Goldak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual stressWeldingDistortion (music)Structural engineeringResidualFinite element methodStress (linguistics)Computer scienceMaterials scienceAlgorithmEngineeringMechanical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While solving a sequence of seventeen optimization projects to predict the values of the side heater parameters that would be expected to minimize camber distortion in an edge welded bar, the design parameters that reduced distortion to effectively zero were not unique. This raised the question if any of the designs that minimized the distortion effectively to zero also minimized the residual stress. To answer this question three different measures of residual stress were evaluated for all 1451 designs. The Computational Weld Mechanics (CWM) optimization problem is to find the best point in the 4D space of side heater design parameters: flux, heated area, longitudinal and transverse distance from the weld such that the final residual stress is as low as possible (minimized). To evaluate the objective function for each point in the 4D design space, the associated 3D transient non-linear thermal visco-elastic-plastic stress analyzes was solved. A FEM mesh with 6600 8-node brick elements and 9438 nodes was solved for 166 time steps in 10 minutes of single-core CPU time. In the seventeen optimization projects, 1451 weld analyses were solved in 75 quad-core CPU hours by one person in two calendar weeks. The residual stress was effectively reduced to zero in some designs. These designs also reduced distortion to effectively zero. Whether a design that effectively reduces the residual stress to zero is unique remains an open question.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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