A Simplified SSY Estimate Method to Determine EPFM Constraint Parameter for Sensor Design
Notice bibliographique
Résumé
To implement a sensor structure analysis and design (as well as other engineering applications), a two-parameter approach using elastic–plastic fracture mechanics (EPFM) could be applied to analyze a structure more accurately than a one-parameter approach, especially for structures with low crack constraint. The application of the J-A two-parameter approach on sensors and other structures depends on the obtainment of a constraint parameter A. To conveniently and effectively obtain the A parameter values, the authors have developed a T-stress-based estimate method under a small-scale yielding (SSY) condition. Under a uniaxial external loading condition, a simplified format of the T-stress-based estimate has been proposed by the authors to obtain the parameter A much more conveniently and effectively. Generally, sensors and other practical engineering structures endure biaxial external loading instead of the uniaxial one. In the current work, the simplified formation of the estimate method is extended to a biaxial loading condition. By comparing the estimated A parameter values with their numerical solutions from a finite element analysis (FEA) results, the extension of the simplified formation of T-stress-based estimate method to biaxial loading was discussed and validated. The comparison procedure was completed using a wide variety of materials and geometrical properties on three types of specimens: single edge cracked plate (SECP), center cracked plate (CCP), and double edge cracked plate (DECP).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».