Residual Stress Field of a Single Edge Notch Specimen after Laser Shock Peening and Shot Peening Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Laser shock peening (LSP) is a reliable, repeatable, and successful surface technique for introducing high magnitude, deep compressive residual stresses that can significantly increase the fatigue life of metallic components. However, depending upon how the LSP treatment is applied, the induced residual stresses can result in the undesirable deformation of the part. In this work, traditional shot peening has been applied over LSP as a means to optimize the stress distribution at the surface of a part while constraining deformation. A single edge notch test specimen of AA7075 was laser peened local to the notch region and then shot peened over the entire central region. The resulting residual stress distribution has been characterized using neutron diffraction to measure the stress distribution in the bulk, and it was compared with (1) incremental center hole drilling to measure the stress distribution up to depths of ∼1 mm and (2) near-surface stresses obtained in a previous X-ray diffraction (XRD) study on nominally identical specimens subjected to the same surface treatments. For regions where the two techniques overlap, the residual stresses are in good agreement (within uncertainty). Comparing the bulk stresses obtained from neutron diffraction in this study and XRD data published elsewhere, it can be shown that shot peening applied after LSP has a profound effect on near-surface stresses; however, these effects disappear at depths of ∼0.7 mm or more.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».