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Enregistrement W2321891000 · doi:10.1115/ipc2006-10114

Ductile Fracture Resistance Modeling Approach in Two High Grade Steels

2006· article· en· W2321891000 sur OpenAlexaff
L. N. Pussegoda, Abdelfettah Fredj, Aaron Dinovitzer, David Horsley, David Carlson

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Materials and Joining; Pipeline Automation and Measurement; Risk and Reliability, Parts A and B · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensPetroleum Technology Alliance CanadaTransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFracture mechanicsFracture (geology)Materials scienceTension (geology)Crack growth resistance curveFracture toughnessStructural engineeringStrain energy release rateComposite materialPoint (geometry)Crack closureUltimate tensile strengthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent developments in ductile fracture resistance measures in high grade steels in the pipeline industry include the crack tip opening angle (CTOA) and “steady state” fracture propagation energy, using 3-point bend specimens. The CTOA has been found to be a function of specimen ligament size. Alternatives would be “steady state” fracture propagation energy, critical fracture strain and adoption of damage mechanisms. This paper focuses on modeling approaches for crack propagation using damage mechanisms. The tension test is used to “calibrate” the damage model parameters and applied to the crack propagation in a 3-point bend specimen in candidate high grade steels. The effects of using parameters developed from tension test and extending to a 3-point bend crack propagation scenario is discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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