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Enregistrement W2326832044 · doi:10.1061/41016(314)2

Fatigue Analysis of Needle Peened Welds under Variable Amplitude Loading Conditions

2008· article· en· W2326832044 sur OpenAlexafffund
Scott Walbridge

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2008 · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésMaterials scienceAmplitudeStress (linguistics)WeldingStructural engineeringStress intensity factorStress concentrationRange (aeronautics)Fatigue limitComposite materialFracture mechanicsEngineeringPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regarding the analyses presented herein, the following comments can be made: 1 Both models show a decrease in the treatment benefit (fatigue life improvement) with an increase in the stress range under constant amplitude loading for all stress ratios. 2 Under constant amplitude loading, the strain-based model predicts higher fatigue lives for the untreated weld and a lower treatment benefit, regardless of the stress range/ratio. 3 Despite the lower benefit predicted by the strain-based model, significant fatigue life improvements are still seen. For example, at stress ranges less than ∼450 MPa at R = –1 or ∼250 MPa at R = 0, a fatigue life improvement of 100% or greater is still predicted. 4 Both models predict that the effect of the periodic compressive overloads on the fatigue life of the untreated weld will generally be less significant than for the treated weld. 5 For the treated weld, the fatigue life can be seen to decrease as the magnitude of the overload stress increases. This is also reflected in the calculated treatment benefit at the various stress ranges. Interestingly, the drop in the treatment benefit (in terms of the fatigue life improvement) is most pronounced in the results obtained using the LEFM model. When comparing the results obtained using the two models, it may be noted that the largest differences can be seen at the lower stress ranges, even though the influence of the non-linear material behaviour is the lowest at these stress ranges. The reason for this trend is that the stress intensity factor (SIF) calculated using (10) considers the effect of the non-uniform stress distribution along the crack edges, whereas the SIF calculated using (3) does not. As the crack grows out of a weld toe notch, this effect becomes more significant and the influence of the non-linear material behaviour diminishes. The reason that (3) has been used successfully in [11–13] to model the behaviour of small cracks emanating from notches may be that the non-uniform stress distribution plays a much less significant role in this case, in particular when the level of yielding is significant. One possible way to account for this observation would be to use a hybrid model that uses (3) for the smaller crack depths and then switches to (10) when the influence of the nonlinear material behaviour is seen to become negligible. Despite the apparent limitations of the models employed herein, the following conclusions can be drawn from this work: 1 Under constant amplitude loading conditions, although considering the nonlinear material behaviour appears to reduce the predicted treatment effectiveness, substantial benefits are still seen — even at relatively high applied stress range levels. 2 Both the LEFM and strain-based fracture mechanics models predict a significant decrease in the treatment effectiveness for load histories that include periodic compressive overloads. The reduction in fatigue life due to the compressive overloads is generally greater for the treated welds than for the corresponding untreated welds. 3 On this basis, it is concluded that, although residual stress-based post-weld treatments have shown strong potential as a means for improving or rehabilitating the welds in existing steel structures such as bridges, it is important that the influence of the true load history be considered when exploiting the benefits of these treatments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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