The influence of low‐plasticity burnishing process on the fatigue life of friction‐stir‐processed Al 7075‐T6 samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of low‐plasticity burnishing (LPB) on the fatigue life of friction‐stir‐processed (FSP) Al 7075‐T6 plates were examined experimentally and numerically. Aluminum samples were taken from plates to test fatigue response in the presence of heat‐affected zone (HAZ) at different loading magnitudes. Finite element method was employed to numerically evaluate fatigue life of FSPed samples by means of the Smith–Watson–Topper (SWT) model. Through numerical analysis, the FSP and its cooling procedure were modelled on the basis of the arbitrary Lagrangian–Eulerian technique, and then, the effect of the LPB to assess fatigue response of samples was examined. Aluminum samples undergoing friction‐stir process presented lower‐fatigue life as stresses were highly concentrated within FSP regions. Involvement of LPB regained fatigue durability through compressive residual stress induced on the aluminum samples. The higher applied force over the LPB promoted compressive residual stress on the sample surface and improved fatigue life of samples. The predicted life results were found twice more in magnitude than those of experimentally obtained.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».