A New Approach to Measure Strain During Friction Stir Welding Using Visioplasticity
Notice bibliographique
Résumé
During modeling of the friction stir welding (FSW) process, the prediction of strain range experienced by the material is important as it affects the microstructure and mechanical properties of the final weld [1–7]. For aluminum alloys, this range has been reported very scarcely and/or scattered widely in the literature (the range of the maximum equivalent plastic strain has been reported to be from 2.4 to 184 [8–24]). A new approach is proposed in this article for measuring strain during friction stir welding using visioplasticity. In this approach, strains are calculated from changes in the boundaries of a small cylindrical Al-30% SiC composite marker mounted in the advancing side of mid-plane of adjacent plates during welding. The marker shape change is observed by a “stop action” (freeze-in) technique midway the process. COMSOL numerical modeling is then used to compute the strain distribution using the observed boundary changes compared to the initial marker boundaries. As an illustrative example, the method is applied to the results reported by London et al. [25] for the friction stir welding of 6.35 mm thick 7050 aluminum plates, welded with tool RPM of 350, welding speed of 1.69 mm/sec, tool pin diameter of 8 mm, tool shoulder diameter of 24 mm, and tool tilt angle of 3 degrees. A lower and upper bound of cumulative equivalent plastic strain of 14.1 and 20.3, respectively, were found to be in the neighborhood where the marker enters the severe deformation zone at mid-plane of plates in front of the leading edge of the pin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».