MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3210650145 · doi:10.32920/ryerson.14644233.v1

Fatigue damage and life assessment of welded joints based on energy methods

2021· preprint· en· W3210650145 sur OpenAlexaff
Faertom Pakandam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingStructural engineeringJoint (building)Materials scienceStress (linguistics)Finite element methodFatigue limitHysteresisComposite materialEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study intends to evaluate fatigue damage of different welded joints under loading conditions and their response on fatigue lifetime. The main variables influencing the fatigue life of a welded joint are: applied stress amplitude, material properties, geometrical stress concentration effects, and size and location of welding defects. In order to carry out the study, calculations have been performed using the parameters in three energy-based models. Calculations have been carried out separately for each model from the original experimental data obtained from available literature related to each welded joint. The data variables used as a basis for the calculations of the energy-based models for different welded joints include: cyclic stress-strain properties related to the base metal material type of the welded joints, dimensional and geometrical information on the welded joints, and stress versus endurance cycle tables obtained from the tests performed on the welded joints. All the mentioned variables are parameters influencing the fatigue life of a welded joint. Fatigue damage assessments were performed and discussed based on earlier developed energy damage approaches consisting of: (i) the hysteresis loop based parameter of Masing type material, (ii) the notch stress-intensity based parameter and (iii) the critical plane/energy based parameter. In evaluating fatigue damage of welded joints, these approaches were discussed based on the comparison of energy-lifetime diagrams obtained from each energy model and how readily coefficients/constants are determined and employed in the parameters. In addition, a finite element analysis was performed on selected welded joints to obtain local peak stress values and their location. Numerically obtained stress concentration factor and fatigue notch factor values were also compared with their analytical values. To assess fatigue damage of welded joints based on various energy models, different sets of experimentally obtained fatigue data performed by different laboratories under uniaxial loading conditions available in literature were chosen. The welded joints used in this study were butt joint, cruciform joint, butt-ground joint, and butt-strap fillet joint. The welded joint base metals included low carbon structural steel, aluminium alloys, and carbon steel. The energy models were compared for their energy-fatigue life curve slopes and their ability to converge the related nominal stress-life scatter. The energy values calculated based on their models included the effect of variables of cyclic stresses. Important results were concluded for welded joints from the study including: the relation between fatigue notch factor and fatigue strength, the stress-life diagram slope and fatigue resistance, the ability of the energy models to reflect the fatigue notch factor, and merits and disadvantages of each energy model.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFatigue and fracture mechanicsTravaux en français237 207