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Enregistrement W2970880167 · doi:10.1111/ffe.13126

Aerodynamic load spectrum and fatigue behaviour of high‐speed train's equipment cabin

2019· article· en· W2970880167 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for Central Universities of the Central South University
Mots-clésNondestructive testingWeldingAerodynamicsStructural engineeringMatrix (chemical analysis)EngineeringHead (geology)Materials scienceComposite materialMechanical engineeringPhysicsGeologyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In present study, the aerodynamic fatigue behaviour of train equipment cabin was investigated. Pressure sensors were arranged at train passing side. Eight‐grade load spectrum was constructed by means of rain‐flow counting, and fatigue damage was calculated with Miner's rule and Carten‐Dolan rule, both for the matrix metals and welds. For welds, defect detection was considered via visual inspection with nondestructive test (VI‐NDT), pure nondestructive test (P‐NDT), and without nondestructive test (W‐NDT). The result confirms that welds play an unfavourable role rather than matrix metals. Weld damage in W‐NDT exceeds its limit (1.0) to designed mileage. Then, damage influence was studied under tunnel passing, train passing, and running direction. Running direction as the head car contributes 82% to approximately 86% and 70% to approximately 77% of the total damage for matrix metal and welds, respectively. Train passing gives more damage to matrix metals than welds. Tunnel passing contributes 25% to approximately 26% for both matrix metals and welds.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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