Low Cycle Fatigue Model Selection by Performance Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A reliable low cycle fatigue (LCF) model requires the selection of appropriate damage mechanism components necessary to accurately approximate experimental life data. In particular, two fundamental tasks have to be performed: firstly, identify the most appropriate model among those available in literature, and secondly, verify that the model is appropriate in relation to the operational conditions of the component whose life is under evaluation (e.g., check if the model accounts for all the relevant damage mechanisms and phenomena). The European Creep Collaborative Committee (ECCC) developed a procedure that supports the researcher in evaluating performances and reliability of creep models, known as Post Assessment Tests (PATs). At the moment, there is no equivalent procedure for low cycle fatigue and ECCC work may provide the LCF researcher with useful guidelines. This paper is intended to investigate, compare and suggest which kind of verification is appropriate to identify any possible misbehavior in a fatigue model or in the LCF tests that supported the model. This procedure involves an analysis of the model performances in terms of comparison with the experimental population, supported by a deep knowledge of the damage mechanisms of the given material. Particular attention will be paid to materials with a particularly high dispersion, such as cast nickel-based superalloys. This paper is also meant to stimulate the fatigue data user community to propose and share methodologies in the perspective of the creation of a recommendation code, similar to what has been done by ECCC for creep.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».