A Numerical and Experimental Assessment of the Small Punch Creep Test for 316L(N) Stainless Steels
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a finite element analysis of the small punch creep test for 316L(N), which is compared with experimental data for 650 and 700 °C. Special emphasis is placed on (i) assessing the influence of friction and (ii) comparing two different creep models: the simple Norton creep and the more general creep model. The computed normalized deflection rate versus time is almost identical for all cases, which allows for scaling of the results. The computed time to rupture increases linearly with the friction coefficient due to a reduction in the mean stress. There is a good overall agreement between the experimental values and the computed deflection rate for a friction coefficient of around 0.3. It is shown that the initial reduction in deflection rate is due to stress relaxation and homogenization, and is only marginally affected by primary creep hardening. The computed results are compared with the equivalent stress and strain rates in the recently published small punch standard (EN 10371). The computed von Mises stresses at minimum deflection decrease linearly with the friction coefficient but are consistently slightly higher than the equivalent stress in the standard. For the strain rates, the computed values are significantly higher than the equivalent values in the standard. The presented simulations give a deeper insight of the small punch creep and impact of key parameters such the friction coefficient and in general as a guidance to refinement and improvement of the empirically based formulae in the standard.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».