Modeling and simulation of weld residual stresses and ultrasonic impact treatment of welded joints
Notice bibliographique
Résumé
Most structures are fabricated using welded joints because of its low cost, structural strength and geometric flexibility. Welding is considered a highly complex metallurgical process that results in irregular geometries, material imperfections/flaws and tensile residual stresses. High tensile residual stresses and stress concentrations resulting from the weld process have a significant impact on fatigue life of structures, and thus a topic of great concern in product design. Ultrasonic impact treatment (UIT) is regarded as one of the most effective post welding treatment techniques to enhance the fatigue performance of welded structures. The UIT aims to introduce fatigue-beneficial compressive stresses by plastically deforming the weld toe and reduce stress concentrations by modifying local weld geometries. In this study, 3D modeling and simulation using finite element (FE) method has been performed to simulate welding process and numerical modeling of the UIT process to predict weld residual stress distribution of butt and T weld joints. The predicted numerical results under as-welded and UIT treatment conditions were compared to present weld residual stress improvements. Compared results shows that the UIT has potential applications on the fatigue design of welded structures, can lead to lighter structures and products, in which structures can be down-sized and optimized to reduce weights.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».