Uniaxial Ratcheting Assessment of 304 Stainless Steel Samples Undergoing Step-Loading Conditions at Room and Elevated Temperatures
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study evaluates ratcheting response of 304 stainless steel samples subjected to various step-loading conditions at room and elevated temperatures using the kinematic hardening rules of Ohno–Wang (O–W), AbdelKarim–Ohno (AK–O), and Ahmadzadeh–Varvani (A–V). The hardening rules were employed along with the visco-plastic flow rule to account for the time-dependent response of 304 stainless steel samples. Ratcheting over low–high–low loading sequences consistently showed a small drop in ratcheting strain over the third loading step. This is mainly due to plastic strain accumulation over the first two loading steps preventing ratcheting strain to drop significantly with a drop in the mean stress. Moreover, dynamic recovery terms in these models were further modified through the inclusion of an exponential function developed by Kang to address the dynamic strain aging phenomenon. Low ratcheting rate and shakedown shortly after a few stress cycles within loading steps as operating temperatures varied between 400 and 600 °C were attributed to dynamic strain aging phenomenon in SS304 steel alloy. Progressive ratcheting response and their stress–strain hysteresis loops were highly influenced at various operating temperatures, stress levels, and stress rates. Coefficients in the dynamic recovery term of the A–V model controlled ratcheting progress and hysteresis loops agreeable with those of experimental data over consecutive loading steps. Choices of material constants and the number of segments defined from stress–strain curve based on the O–W and AK–O models noticeably influenced the ratcheting response of steel samples. Predicted ratcheting values by means of the A–V, O–W, and AK–O models were discussed and compared with those of the experimental data.
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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 découle