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Enregistrement W3096137524 · doi:10.1115/pvp2020-21028

Strain Limits Against Local Fracture of Vessels and Components

2020· article· en· W3096137524 sur OpenAlexaff
Xian-Xing Li, Feng Xi

Notice bibliographique

RevueVolume 1: Codes and Standards · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensOntario Power Generation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFracture (geology)Strain (injury)LodeLimit (mathematics)Materials scienceSensitivity (control systems)Fracture toughnessStructural engineeringStress (linguistics)MechanicsComposite materialEngineeringMathematicsMathematical analysisMetallurgyPhysicsElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To protect vessels and components against local fracture, fracture initiation strain limits are used as acceptance criteria. Based on the fracture strain model established from the Unified Strength Theory, this paper proposes fracture strain limits with only three model parameters to be calibrated. To avoid large sensitivity of an elastic-plastic analysis to the intermediate principal stress and also the Lode angle due to assumptions and simplifications used for analysis, the lower-bound fracture initiation strain limits with respect to the Lode angle are proposed. The model parameters are determined directly using the material constants defined in the ASME BPVC VIII-2. The proposed strain limit model is validated against available experimental results of aluminum alloys and low to medium carbon steels. Accuracy and applicability of the ASME VIII-2 and III specified strain limits are examined and discussed. Non-conservatism and over-conservatism in the ASME code specified strain limits can be removed. The proposed lower-bound strain limits retain simple forms and provide practical and enhanced acceptance criteria against local fracture.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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