MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3114913197 · doi:10.3221/igf-esis.55.16

Effect of thermomechanical processing defects on fatigue and fracture behaviour of forged magnesium

2020· article· en· W3114913197 sur OpenAlexafffund
Andrew Gryguć, Seyed Behzad Behravesh, Hamid Jahed, Mary A. Wells, Bruce W. Williams, Rudy Gruber, A. Duquett, Tom Sparrow, M. Lambrou, Xuming Su

Notice bibliographique

RevueFrattura ed Integrità Strutturale · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensMultimatic (Canada)Natural Resources CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFord Motor Company
Mots-clésMaterials scienceForgingThermomechanical processingFracture (geology)Paris' lawComposite materialCyclic stressCrack closureFracture mechanicsMetallurgyMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microstructural origins of premature fatigue failures were investigated on a variety of forged components manufactured from AZ80 and ZK60 magnesium, both at the test specimen level and the full-scale component level. Both stress and strain-controlled approaches were used to characterize the macroscopically defect-free forged material behaviour as well as with varying levels of defect intensities. The effect of thermomechanical processing defects due to forging of a industrially relevant full-scale component were characterized and quantified using a variety of techniques. The fracture initiation and early crack growth behaviour was deterministically traced back to a combination of various effects having both geometric and microstructural origins, including poor fusion during forging, entrainment of contaminants sub-surface, as well as other inhomogeneities in the thermomechanical processing history. At the test specimen level, the fracture behaviour under both stress and strain controlled uniaxial loading was characterized for forged AZ80 Mg and a structure-property relationship was developed. The fracture surface morphology was quantitatively assessed revealing key features which characterize the presence and severity of intrinsic forging defects. A significant degradation in fatigue performance was observed as a result of forging defects accelerating fracture initiation and early crack growth, up to 6 times reduction in life (relative to the defect free material) under constant amplitude fully reversed fatigue loading. At the full-scale component level, the fatigue and fracture behaviour under combined structural loading was also characterized for a number of ZK60 forged components with varying levels of intrinsic thermomechanical processing defects. A novel in-situ non-contact approach (utilizing Digital-Image Correlation) was used as a screening test to establish the presence of these intrinsic defects and reliably predict their effect on the final fracture behaviour in an accelerated manner compared to conventional methods.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrattura ed Integrità StrutturaleMême sujetMagnesium Alloys: Properties and ApplicationsTravaux en français237 207