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Enregistrement W4244036156 · doi:10.1115/1.4035316

Numerical and Experimental Study of Elastic Interaction in Bolted Flange Joints

2016· article· en· W4244036156 sur OpenAlexaff
Linbo Zhu, Abdel‐Hakim Bouzid, Jun Hong

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Structural Analysis Methods
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFlangeGasketBolted jointStructural engineeringFinite element methodPipingEngineeringNonlinear systemLeakage (economics)Materials scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bolted flange joints are widely used to connect pressure vessels and piping equipment together and facilitate their disassembly. Initial tightening of their bolts is a delicate operation because it is extremely difficult to achieve the target load and uniformity due to elastic interaction. The risk of failure due to leakage and fatigue under service loading is consequently increased. This paper presents a study on the effect of elastic interaction that is present during the tightening of bolted flange joints using three-dimensional nonlinear finite-element modeling and experimentation. The nonlinear nonelastic behavior of the gasket is taken into account in the numerical simulation. The scatter in bolt preload produced during the tightening sequence is evaluated. Based on the elastic interaction coefficient method, the initial target tightening load in each bolt for every pass is determined by using the nonlinear finite-element model to obtain a uniform preload after the final tightening pass. The validity of the finite-element analysis (FEA) is supported by experimental tests conducted on a NPS 4 class 900 weld neck bolted flange joints using fiber and flexible graphite gaskets. This study provides guidance and enhances the safety and reliability of bolted flange joints by minimizing bolt load scatter due to elastic interaction.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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