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Enregistrement W2343795708 · doi:10.1177/0309324716640419

Determination of residual stress in a microtextured <i>α</i> titanium component using high-energy synchrotron X-rays

2016· article· en· W2343795708 sur OpenAlexaff
Jun‐Sang Park, Atish K. Ray, Paul R. Dawson, Ulrich Lienert, Matthew P. Miller

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strain Analysis for Engineering Design · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTitanium Alloys Microstructure and Properties
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAir Force Research LaboratoryBasic Energy SciencesOffice of ScienceAir Force Office of Scientific ResearchOhio State University
Mots-clésResidual stressSynchrotronMaterials scienceTexture (cosmology)Orientation (vector space)Stress (linguistics)DiffractionInternal stressScale (ratio)Energy (signal processing)Stress fieldRange (aeronautics)GeometryComposite materialOpticsStructural engineeringPhysicsMathematicsFinite element methodComputer scienceEngineeringImage (mathematics)StatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A shrink-fit sample is manufactured with a Ti-8Al-1Mo-1V alloy to introduce a multiaxial residual stress field in the disk of the sample. A set of strain and orientation pole figures are measured at various locations across the disk using synchrotron high-energy X-ray diffraction. Two approaches—the traditional [Formula: see text] method and the bi-scale optimization method—are taken to determine the stresses in the disk based on the measured strain and orientation pole figures, to explore the range of solutions that are possible for the stress field within the disk. While the stress components computed using the [Formula: see text] method and the bi-scale optimization method have similar trends, their magnitudes are significantly different. It is suspected that the local texture variation in the material is the cause of this discrepancy.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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