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Enregistrement W3213357889 · doi:10.5937/zzk2102083k

Residual stress management: Recent advances in engineering methods for non-destructive measurement and beneficial redistribution of residual stresses

2021· article· en· W3213357889 sur OpenAlexaff
Jacob I. Kleiman

Notice bibliographique

RevueZavarivanje i zavarene konstrukcije · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensIntegrity Testing Laboratory (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual stressWeldingResidualStructural engineeringFinite element methodEngineeringComputer scienceMaterials scienceMechanical engineeringComposite materialAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Welding is used widely in the automotive industry for joining a variety of structural components and parts. Of paramount importance in these structures are their engineering properties, such as fatigue life, distortions, dimensional stability and corrosion resistance that can be affected considerably by the presence of residual stresses (RS). The knowledge of RS and the ability to control their distribution in welded structures is critical when evaluating their fatigue life and preventing catastrophic failures. An engineering concept of residual stress management (RSM) has been developed that addresses all aspects of residual stresses in structural elements. RSM includes three major stages in stress management, i.e. RS determination, RS analysis and RS redistribution. Using this approach, stresses in structures and materials can be evaluated in each specific case either theoretically or experimentally and the performance and fatigue behavior of such structures optimized. This paper is built as an overview of the RSM concept and its application in the fields of non-destructive measurement of residual and applied stresses and in treatment of structures with residual stresses to achieve better performance and longer fatigue life. All three stages of the RSM concept will be discussed and for each of the stages practical engineering approach examples will be given. An example of a project in which the residual stress distribution in a filet welded joint was measured, analyzed and changed by post-weld treatment will be presented to demonstrate the effectiveness of the RSM approach. The advancements in the modern tools used in this project for non-destructive measurement of residual stresses using an ultrasonic computerized complex for residual stress measurement and the ultrasonic peening for redistribution of the residual stresses that allowed improving the quality of the welds and increasing their fatigue life will also be presented.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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

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