Notice bibliographique
Résumé
Accelerated testing in environments aggressive for the specific material have shown that fastener threads that are rolled after strengthening heat treatments have improved resistance to stress corrosion cracking (SCC) initiation. For example, intergranular SCC was produced in one day when machined (cut) threads of high-strength steel (ASTM A193 B-7 and A354 Grade 8) were exposed to an aggressive aqueous environment containing 8 wt % boiling ammonium nitrate and stressed to about 40 % of the steel's yield strength. In similar testing conditions, bolts that were thread rolled before heat treatment (quench and temper) had similar high susceptibility to SCC. However, threads rolled after the strengthening heat treatment exhibited no SCC after a week of exposure, even when stressed to 100 % of the B-7 alloy yield strength. Similarly, intergranular SCC was produced in less than one day when machined (cut) threads of nickel-base alloys (X-750 and aged 625) were exposed to an aggressive 750°F doped steam environment (containing 100 ppm of chlorides, fluorides, sulfates, and nitrates) and stressed to about 80 % of the alloy yield strength. In similar testing conditions, threads rolled after strengthening exhibited no SCC after 50 days of exposure. This beneficial effect of the optimum thread rolling process (i.e., threads rolled after the strengthening heat treatment) is due to the retention of large residual compressive stresses in the thread roots (notches), which mitigate the applied notch tensile stresses resulting from joint design preloads. Use of these material-specific aggressive environments—“chemical cracking” tests—can provide an accelerated test to verify that threads were, in fact, produced by the optimum thread rolling process. The chemical cracking tests could also support fastener acceptance criteria or failure analysis of fasteners with unknown or uncertain manufacturing processes. The achievement of the optimum process effects may not always be detected by more conventional methods (e.g., metallography or hardness testing).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».