Cyclic hysteresis of AZ31B extrusion under load‐control tests using embedded sensor technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fatigue behaviour of AZ31B extrusion magnesium alloy under load‐control cyclic test conditions is estimated using a combination of simulation and experimental results. The strain measurement of this asymmetric material is found experimentally using a Fibre Bragg Grating (FBG) sensor during rotating bending tests. Then, to analyse applied stresses in the sample – particularly in the plastic deformation range – the Variable Material Property (VMP) method is employed. Using this simulation method, the hysteresis loops of two critical top and bottom elements of the sample's cross section under different bending moments are obtained. Finally, the strain of the sample during rotating bending, as measured by the embedded FBG sensor, is related to the stresses obtained from the modeling using a mapping function. The hystereses obtained from this combination of the modeling and experimental results are compared with the results of a companion strain‐control pull–push test in which the input strain history was that of measured by the FBG sensor. Observations verify that the stresses of the combined VMP‐FBG hysteresis loops have good compatibility with the stress responses obtained through the experiment. The hybrid model introduced in this work can be employed to capture cyclic hysteresis, and hence estimate the fatigue life, under load‐controlled rotating bending tests.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».