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Enregistrement W2321387803 · doi:10.1063/1.4940537

Use of the Hugoniot elastic limit in laser shockwave experiments to relate velocity measurements

2016· article· en· W2321387803 sur OpenAlexaff
James A. Smith, Jeffrey M. Lacy, Daniel Lévesque, Jean‐Pierre Monchalin, M. Lord

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear engineeringCladding (metalworking)Materials scienceSurvivabilityLaserEnriched uraniumNuclear fuelShock (circulatory)UraniumBenchmark (surveying)Environmental scienceMechanical engineeringAerospace engineeringEngineeringComposite materialMetallurgyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US National Nuclear Security Agency has a Global Threat Reduction Initiative (GTRI) with the goal of reducing the worldwide use of high-enriched uranium (HEU). A salient component of that initiative is the conversion of research reactors from HEU to low enriched uranium (LEU) fuels. An innovative fuel is being developed to replace HEU in high-power research reactors. The new LEU fuel is a monolithic fuel made from a U-Mo alloy foil encapsulated in Al-6061 cladding. In order to support the fuel qualification process, the Laser Shockwave Technique (LST) is being developed to characterize the clad-clad and fuel-clad interface strengths in fresh and irradiated fuel plates. This fuel-cladding interface qualification will ensure the survivability of the fuel plates in the harsh reactor environment even under abnormal operating conditions. One of the concerns of the project is the difficulty of calibrating and standardizing the laser shock technique. An analytical study under development and experimental testing supports the hypothesis that the Hugoniot Elastic Limit (HEL) in materials can be a robust and simple benchmark to compare stresses generated by different laser shock systems.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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