Prediction of Tensile Strain Capacity for X52 Steel Pipeline Materials Using the Extended Finite Element Method
Notice bibliographique
Résumé
Strain-based design (SBD) plays an important role in pipeline design and assessment of pipelines subjected to geo-hazards. Under such hazards, a pipe can be subjected to substantial plastic strains, leading to tensile failure at locations of girth weld flaws. For SBD, the finite element method (FEM) can be a reliable tool to calculate the tensile strain capacity (TSC) for better design in pipelines. This study aims to investigate the ductile fracture properties for specific vintage pipeline steel (API 5L grade of X52) using the extended finite element method (XFEM). Eight full-scale tests were simulated using the commercial finite element analysis software ABAQUS Version 6.17. Maximum principal strain is used to assess the damage initiation using the cohesive zone model (CZM) when the crack evolution is evaluated by fracture energy release. A proper set of damage parameters for the X52 materials was calibrated based on the ability of the model to reproduce the experimental results. These experimental results included the tensile strain, applied load, endplate rotation, and crack mouth opening displacement (CMOD). This study describes a methodology for validation of the XFEM and the proper damage parameters required to model crack initiation and propagation in X52 grades of pipeline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».