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Enregistrement W3000186695 · doi:10.1139/cjce-2019-0229

Material properties for fracture mechanics based strength assessment of cast iron water mains

2020· article· en· W3000186695 sur OpenAlexafffundvenueabout
Suborno Debnath, Ashutosh Sutra Dhar, Premkumar Thodi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensCentre For Cold Ocean Resources EngineeringMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFracture mechanicsCast ironFracture toughnessMaterials scienceFracture (geology)Structural engineeringUltimate tensile strengthStrength of materialsGeotechnical engineeringMechanicsEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipal water distribution systems in Canada and other countries include a large number of cast iron pipes that were installed almost 50 years ago. For structural integrity assessment of these pipes, the fracture mechanics approach is found to be more effective than the conventional continuum mechanics-based approach. This paper presents the mechanical properties for fracture mechanics-based strength assessment of water mains determined through testing of cast iron pipes exhumed from two cities in Canada. Microstructure analysis is conducted to understand the materials’ inherent properties. Uniaxial tensile tests are conducted to determine the stress–strain relations. The influence of the rate of loading on stress–strain behaviour and loading-unloading responses are investigated. A simplified single-edge notch beam test is used to obtain the fracture toughness. Probabilistic distributions of the parameters are provided to account for the uncertainty and variabilities observed in the test results.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,704

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,170 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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