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Enregistrement W274589426 · doi:10.1139/tcsme-2012-0008

EXPLOSIVE WELDING OF UNEQUAL SURFACE USING GROOVE METHOD

2012· article· en· W274589426 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Tabatabaee Ghomi, Jafar Mahmoudi, Abolfazl Khalkhali, Gholamhossein Liaghat

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh-Velocity Impact and Material Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingGroove (engineering)Explosive materialExplosion weldingSizingMaterials scienceSpallTension (geology)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionStructural engineeringUltimate tensile strengthStress (linguistics)Composite materialMetallurgyComputer scienceEngineeringArc weldingFiller metal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bond strength of welded joints is an important factor in the explosive welding process. In such welding process, stress waves produced by explosive energy propagate at the free surface and produce tension stresses. These waves result in spalling and scabbing at the edges of metals and reduce the tensile bond strength of explosive welding. The most common method for solving this problem is cutting and sizing the edges. However, this is not possible when the two metal parts to be joined are of unequal surfaces (a small plate to a large plate). This paper focuses on applying a new technique (Groove Method) for solving the strength problem at the edges for obtaining uniform welding. In this way, experimental and numerical analyses are performed to evaluate the Groove Method. The obtained results show the success and effectiveness of the groove method suggested in this paper.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,995

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,244 · 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'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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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