Fourier Transform (FT) Analysis of the Stress as a Tool to Follow the Fatigue Behavior of Metals
Notice bibliographique
Résumé
This work investigates the possibility of applying Fourier Transform (FT) analysis of the force signal to follow fatigue behavior of metals under oscillatory displacement-controlled tests in uniaxial tension/tension. As a first step, three different materials were selected (cold rolled steel, aluminium and brass). The FT analysis revealed a low level of nonlinearities in the force response, which was possible to measure and quantify as higher harmonics of the imposed sinusoidal deformation. Due to geometric reasons, the odd higher harmonics represent the symmetric nonlinearity while even ones are related to asymmetry, so both odd and even harmonics need to be analyzed separately. The time evolution of the higher harmonics showed that the odd higher harmonics continuously increase during the test. Criteria to better predict the mechanical fatigue and failure (life time) are then proposed based on the integral and derivative based on the time evolution the odd higher harmonics. In contrast, for tests in the high cycle fatigue regime, the even higher harmonics are mainly noise at the beginning of the test (undamaged state), but start to rise after the occurrence of a crack due to internal crack friction. Based on the analysis performed, FT analysis of the force during mechanical fatigue testing of metals is a sensitive tool used to predict failure and to improve our understanding of the dynamics involved in mechanical fatigue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».