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Enregistrement W2999682348 · doi:10.3390/met10010100

On the Influence of Ultrasonic Surface Mechanical Attrition Treatment (SMAT) on the Fatigue Behavior of the 304L Austenitic Stainless Steel

2020· article· en· W2999682348 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

RevueMetals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Treatment and Residual Stress
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMaterials scienceFatigue limitAustenitic stainless steelAusteniteUltrasonic sensorComposite materialShot peeningMetallurgyStress (linguistics)BendingCompression (physics)PeeningResidual stressMicrostructureCorrosion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential of ultrasonic surface mechanical attrition treatment (SMAT) at different temperatures (including cryogenic) for improving the fatigue performance of 304L austenitic stainless steel is evaluated along with the effect of the fatigue loading conditions. Processing parameters such as the vibration amplitude, the size, and the material of the shot medias were fixed. Treatments of 20 min at room temperature and cryogenic temperature were compared to the untreated material by performing rotating–bending fatigue tests at 10 Hz. The fatigue limit was increased by approximately 30% for both peening temperatures. Meanwhile, samples treated for 60 min at room temperature were compared to the initial state in uniaxial fatigue tests performed at R = −1 (fully reversed tension–compression) at 10 Hz, and the fatigue limit enhancement was approximately 20%. In addition, the temperature measurements done during the tests revealed a negligible self-heating (∆t < 50 °C) of the run-out specimens, whereas, at high stress amplitudes, temperature changes as high as 300 °C were measured. SMAT was able to increase the stress range for which no significant local self-heating was reported on the surface.

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 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 enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,334

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,198 · 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