Fatigue life assessment of steel samples under various multiaxial loading spectra by means of Smith‐Watson‐Topper type damage descriptions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fatigue damage and life of SS304, S45C, and SNCM630 steel samples tested at various irregular axial‐torsional loading spectra were evaluated by means of 7 Smith‐Watson‐Topper (SWT) type damage descriptions. The overall damage was calculated over peak‐valley events of counted cycles by means of the product of stress and strain corresponding to the areas within stress‐strain hysteresis loops. Fatigue lives of 304 steel samples predicted by the SWT, Lorenzo‐Laird, Szolwinski‐Farris, and Chen‐Xu‐Huang models were found noticeably larger than those of experimentally obtained at various loading spectra. Predicted lives by these descriptions were found moderately in agreement with experimental data of S45C and SNCM630 steel samples. The predicted lives of steel samples by Socie, Lv et al, and the one presented in this study were closely agreed with experimental data due to their different descriptions. The modified SWT model further included the product of maximum shear stress and shear strain amplitude and related the overall damage to fatigue life through Coffin‐Manson equation. The choice of model descriptions for damage assessment was discussed based on their terms, areas underneath of hysteresis loops, and material damage mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».