MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2896820596 · doi:10.2351/1.5063086

Effects of different joining geometries on cracking susceptibility and process efficiency using multi-alloy aluminum

2014· article· en· W2896820596 sur OpenAlexaff
Daniel Weller, Peter Stritt, Rudolf Weber, Thomas Graf, Cyrille Bezençon, Joerg Simon, Corrado Bassi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingMaterials scienceLaser beam weldingFlangeElectric resistance weldingEnhanced Data Rates for GSM EvolutionCrackingAlloyFillet (mechanics)Heat-affected zoneDoorsFillet weldFabricationMetallurgyMechanical engineeringComposite materialComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the recent years, laser technology has been steadily growing in the field of car body fabrication. Typical laser welding applications are the joining of doors, door steps, floor groups, roof joints and hood parts. Since the introduction of the remote laser welding technology, flexible weld shapes are possible. This enables new space- and material-saving lightweight design. With this remote laser welding technology three different flange-reducing weld types were investigated analyzing their effect on cracking susceptibility and process efficiency: An overlap weld, a fillet weld, and a frontal edge weld. The results of these on-the-edge welds were compared with the state of the art welds positioned 10 mm away from the sheet edge. For the experiments a standard AA6xxx series alloy and a special multi-alloy which is known to be less crack sensitive were used. It is shown that combining frontal edge welding with multi-alloy aluminum enables high efficient and low crack sensitive welding processes.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,673

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Welding Techniques AnalysisTravaux en français237 207