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Enregistrement W2892975501 · doi:10.1088/1757-899x/418/1/012045

Prediction of Sheet Metal Forming Limits in Multistage Forming Processes

2018· article· en· W2892975501 sur OpenAlexaff
Morteza Nurcheshmeh, D Green, Chris Byrne, Anderson Závoli Habib

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormabilityHydroformingSheet metalMaterials scienceForming processesStress (linguistics)Plane stressDeformation (meteorology)BendingComposite materialStructural engineeringTube (container)Finite element methodEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A three-dimensional stress state was implemented in a modified version of the Marciniak and Kuczynski model to predict Forming Limit Curves (FLC) with different through thickness stress values, and the sensitivity of the predicted FLC to the applied out-of-plane stress component was analyzed. Furthermore, the effect of normal stress on the formability of sheet metals under non-proportional loading was investigated. It was previously found that the influence of normal stress on the formability of sheet metals decreases with increased pre-strain, when the same normal stress is applied during both stages of deformation. For multistage metal forming processes, such as tube bending and hydroforming, the first forming stage can be performed without considering the normal stress, whereas the normal stress must be considered in the second forming stage. Alternately, different levels of normal stress may be applied in each forming stage. The present work aims to understand the influence of the normal stress applied in different stages of deformation on the sheet forming limits. Different normal stresses were applied during either the first or second forming stage, and the predicted final stress forming limits were compared in order to determine the influence of the normal stress for non-linear strain paths.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,211 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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