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Enregistrement W2871636454 · doi:10.1520/mpc20170099

An Update on the Impact of Forging Residual Stress in Airframe Component Design

2018· article· en· W2871636454 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

RevueMaterials Performance and Characterization · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual stressForgingAirframeMaterials scienceStructural engineeringParis' lawResidualFracture mechanicsComputer scienceComposite materialCrack closureEngineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a recently concluded study, the effects of forging process–induced bulk residual stresses on fatigue life were evaluated at both the coupon and large component level. During this program, it was demonstrated that the extraction of confounding residual stress effects from material property data (especially fatigue crack growth rate data), coupled with the explicit inclusion of forging residual stresses in subsequent fatigue analyses, resulted in a significant improvement in the fidelity of those analyses. In the first phase of the program, coupon-level tests were carefully designed, executed, and analyzed, and it was shown that the newly developed methods resulted in analysis versus test life correlation ratios that were either within the United States Air Force (USAF) required scatter factor of 2, or were conservative. This is in contrast to a much broader scatter band (5x) for calculations made using traditional (non–residual-stress-informed) methods. The explicit residual stress method was incorporated into an integrated structural design/analysis tool suite that allows zoning of parts into residual stress–specific regions, automated generation of location-specific fatigue spectra, automated execution of fatigue crack initiation, fatigue crack growth, and residual strength analyses, and automated generation of fatigue-based design, allowable stresses, and margins of safety. In the second phase of the program, the residual stress design procedure was applied (to the furthest extent possible) to the design and manufacture of a large, fighter aircraft bulkhead. The objective of this phase of the program was to demonstrate, by way of two large component fatigue tests, that the technology would scale to the structural level, and that its use would result in components that are either lighter or more durable (or both) than their traditionally designed counterparts. In this article, we compare and contrast the traditional versus residual stress–informed design procedures, and we describe in detail the resulting baseline and “optimized” test articles. A full description of the fatigue tests, along with comparisons between detailed fatigue calculations and test findings, are given.

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 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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,281

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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