MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2899576675 · doi:10.1115/ipc2018-78283

Toughness of EW Pipe Seam Welds of Contemporary Steels

2018· article· en· W2899576675 sur OpenAlexaboutno aff
Shunjian Xu, Andrew Laver, Juhua Liang, W. R. Tyson, Saburo Matsuno

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Operations, Monitoring, and Maintenance; Materials and Joining · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharpy impact testWeldingFractographyToughnessMaterials scienceMicrostructureComposite materialStructural engineeringMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An extensive experimental program to characterize the Charpy-V-notch (CVN) impact toughness of ten contemporary Electric Welded (EW) pipes was recently completed to establish a database to support the revision of the EW seam weld Charpy toughness testing requirements in Canadian Standards Association (CSA) Z245.1-14. The toughness in these welds is lowest at or near the weld bond line (BL) within a narrow zone ±≈0.5 mm wide. It is feasible and desirable to position the BL notch to a precision to match this width, i.e. ±0.5 mm from the BL. In this paper, typical results of microstructure, micro-hardness, CVN toughness (i.e. absorbed energy) as a function of temperature and notch location, and fractography will be presented. CVN absorbed energy requirements for EW welds in CSA Z245.1 have been determined using a failure assessment diagram (FAD) procedure. The values of required CVN estimated from the FAD are close to those specified in CSA Z245.1-14 but are higher than the specification in CSA Z245.1-18.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,593

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVolume 3: Operations, Monitoring, and Maintenance; Materials and JoiningMême sujetFatigue and fracture mechanicsTravaux en français237 207