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Enregistrement W285308929 · doi:10.1520/stp11538s

Fatigue and Reliability Assessment Incorporating Computer Strain Gage Network Data

2009· book-chapter· en· W285308929 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueASTM International eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrain gaugeReliability (semiconductor)Structural engineeringProcess (computing)TraverseParis' lawFatigue testingData acquisitionComputer scienceEngineeringReliability engineeringFracture mechanicsGeologyCrack closure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper details a procedure by which reliable engineering components may be designed and produced to withstand specified fatigue loading situations. The procedure is a modification of the current aircraft industry's damage tolerance approach as outlined, among others, by Goranson [1]. For the design and manufacture of a specific component, the procedure incorporates a knowledge or specification of: (1) a typical fatigue loading history; (2) the determination of the stress time history at a location or locations of most concern; (3) typical fatigue crack geometries; (4) the mechanical properties, including the fatigue crack growth and closure characteristics, of the material from which the component is or will be manufactured; and, (5) in stochastic process terms, a time or cycle dependent description of the inherent statistical scatter that always accompanies fatigue crack growth. While the procedure is quite general, its applicability is illustrated by an application to the improved design of mountain bicycle frames and components. Specifically and as an equivalent to standard aircraft flight-load histories such as TWIST, Mini-TWIST or FALSTAFF, the projected use of the results generated by the specialized data acquisition system whose development is described in a companion paper [2], is illustrated by estimating the fatigue crack growth characteristics and reliability of a mountain bicycle crank-arm. The procedure utilizes the loading history generated by smart strain gages situated on a mountain bicycle while the bicycle and rider are traversing a demanding mountainous trail. The acquisition system samples and captures strain data at 1 kHz with 12-bit resolution; performs peak detection and averaging calculations; transfers via digital radio the data to a Windows-based PC station at the trailhead; and analyzes these data both to determine stress profiles and to develop typical fatigue loading time-histories. Using this information, crack growth rate estimates based upon these load spectra, crack geometries typical of those found in mountain bicycle crank-arms, the crack closure concept, and the da/dN versus ΔK e f f for A17075-T6 may be obtained. Coupling this information with a stochastic process interpretation of the scatter in these crack growth estimates leads to a meaningful description of component reliability.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,273 · 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