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Enregistrement W2893645936 · doi:10.1115/omae2018-77401

Simplified FEA Models in the Analysis of the Redistribution of Beneficial Compressive Stresses in Welds During Cyclic Loading

2018· article· en· W2893645936 sur OpenAlexaff
B. L. Josefson, Jakob Alm, J. M. J. McDill

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Effects on Materials
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingMaterials scienceResidual stressFinite element methodUltimate tensile strengthCompressive strengthStructural engineeringStress (linguistics)Joint (building)Composite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fatigue life of welded joints can be improved by modifying the weld toe geometry or by inducing beneficial compressive residual stresses in the weld. However, in the second case, the induced compressive residual stresses may relax when the welded joint is subjected to cyclic loading containing high tensile or compressive stress peaks. The stability of induced compressive stresses is investigated for a longitudinal gusset made of a S355 steel. Two methods are considered; either carrying out a high frequency mechanical impact (HFMI) treatment after welding or alternatively using low transformation temperature (LTT) electrodes during welding. The specimen is then subjected to a cyclic loading case with one cycle with a tensile peak (with magnitude reaching the local yield stress level) followed by cycles with constant amplitude. A sequential finite element analysis (FEA) is performed thereby preserving the history of the elasto-plastic behavior. Both the welding process and the HFMI treatment are simulated using simplified approaches, i.e., the welding process is simulated by applying a simplified thermal cycle while the HFMI treatment is simulated by a quasi-static contact analysis. It is shown that using the simplified approaches to modelling both the welding process and HFMI treatment gives results that correlate qualitatively well with the experimental and FEA data available in the literature. Thus, for comparison purposes, simplified models may be sufficient. Both the use of the HFMI treatment and LTT electrodes give approximately the same compressive stress at the weld toe but the extent of the compressive stress zone is deeper for HFMI case. During cyclic loading it is shown that the beneficial effect of both methods will be substantially reduced if the test specimen is subjected to unexpected peak loads. For the chosen load sequence, with the same maximum local stress at the weld toe, the differences in stress curves of the HFMI-treated specimen and that with LTT electrodes remain. While the LTT electrode gives the lowest (compressive) stress right at the well toe, it is shown that the overall effect of the HFMI treatment is more beneficial.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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