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Enregistrement W4205244675 · doi:10.31224/osf.io/kwbj6

Peen forming and stress peen forming of 2024-T3 aluminum sheets. Part 2: eigenstrain analysis

2021· preprint· en· W4205244675 sur OpenAlexaff
Hong Miao, Martin Lévesque, Frédérick P. Gosselin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Treatment and Residual Stress
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeeningShot peeningMaterials scienceAnisotropyBendingResidual stressAluminiumComposite materialMetallurgyStress (linguistics)AlloyStructural engineeringEngineeringOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we use the theory of eigenstrains to investigate how different sources of anisotropy affected the results of shot peen forming experiments reported in Part~1. The specimens consisted of 4.9 mm thick 2024-T3 aluminum sheets uniformly shot peened on one face that were either free to deform or held onto a prestressing jig during peening. Potential sources of anisotropy included the plastic anisotropy of rolled aluminum, anisotropic initial stresses that redistribute when their equilibrium is disturbed by peenning, the geometry of the specimens, and externally applied prestress. For the alloy and peening conditions considered, plastic anisotropy had no discernable influence on the resulting shape of the peen formed specimens. Initial residual stresses, on the other hand, caused slightly larger bending loads in the rolling direction of the alloy. Although the magnitude of these loads was approximately 30 times smaller than peening-induced loads, it was sufficient to overcome the geometric preference for rectangular sheets to bend along their long side and cause all unconstrained specimens to bend along the rolling direction instead. Once the sheets started to deform, larger plastic strains developed in the bending direction. We show that this effect is equivalent to that used in the variant of the process called stress peen forming where parts are elastically prestressed during peening to obtain larger plastic strains in directions in which the material is stretched.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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