Application of 3D Constraint-Based Fracture Mechanics for the Determination of R-Curves of Thermal Aged 16MND5 Steel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the current work, the comprehensive combined effects of thermal aging, and three-dimensional (3D) in-plane and out-of-plane constraints on the fracture resistance curves (J-R) of reactor pressure vessel (RPV) steel, 16MND5 were investigated. First, the fracture experiments of RPV steel with different thermal aging durations using variously sized clamped single edge notched tension (SENT) specimens, were summarized. Then, 3D finite element method (FEM) was used to determine the constraint parameters for the tested specimens. From the analysis results, it was shown that the normalized T11, and the independent portion of T33 can accurately quantify the in-plane and out-of-plane constraint levels, respectively. Next, the in-plane and out-of-plane constraint-quantified R-curves were developed. Results showed that the effects of thermal aging, in-plane and out of-plane constraints on fracture toughness present significant interactions. The specific characteristics observed are: the influence of constraints on fracture toughness decreases with the increase of thermal aging duration, especially the in-plane constraint effect; the effect of thermal aging on fracture behavior is more significant under low constraint conditions. Further, the current in-plane and out-of-plane constraint dependent R-curves can easily reproduce all tested R-curves determined by clamped SENT specimens. It was also shown that they can accurately predict R-curves of pin-loaded SENT specimens or real RPV cracked structures under different thermal aging durations.
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 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) | 0,001 | 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 ».