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Enregistrement W3029089636 · doi:10.1111/ffe.13256

Effect of material inhomogeneity on fracture modes in aluminium–steel resistance spot welds

2020· article· en· W3029089636 sur OpenAlex
Liting Shi, Jidong Kang, Xu Chen, Amberlee S. Haselhuhn, David R. Sigler, Blair E. Carlson

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentChina Scholarship Council
Mots-clésMaterials scienceSpot weldingAluminiumWeldingIntermetallicMetallurgyJoint (building)Fracture (geology)Base metalAluminium alloyHeat-affected zoneComposite materialStructural engineeringAlloyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Resistance spot welding (RSW) is attractive for joining dissimilar materials, especially, aluminium to steel in automotive body. The direct joining of aluminium to steel forms an intermetallic compound (IMC) layer at their interface that dominates mechanical behaviour of the joint. A new formula was developed that considers material inhomogeneities such as the different mechanical properties in the weld such as base metal, heat affected zone (HAZ) and the weld nugget to accurately calculate the minimum weld nugget diameter required to enable pull‐out fracture. The shear strengths of weld regions such as the HAZ and IMC were directly measured and used as inputs to this new formula. The new formula was validated using experimental measurements from six combinations of aluminium–steel welds in comparison with analogous aluminium–aluminium welds. The new derivation was able to accurately predict fracture modes for all material combinations.

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 enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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