Numerical Investigation on the Effect of Thermo-mechanical Tensioning on the Residual Stresses in Thin Stiffened Panels
Notice bibliographique
Résumé
In shipbuilding industry, thin plates are widely used to maintain the minimum hull weight and to increase the fuel efficiency. These thin plates, when welded, are more prone to buckling distortions. So, it is very much important to predict these buckling distortions beforehand and try to mitigate them in the fabrication stage rather than doing it later. By doing this, the competitiveness in cost and time can be increased. In this study, a numerical investigation on the reduction of buckling distortions in the fabrication of orthogonal stiffened panels as used in shipbuilding was conducted. A method of in-process distortion mitigation technique, named as thermo-mechanical tensioning (TMT) was introduced to reduce the compressive residual stress in the far-field zone. The detail stress development mechanism in TMT process is discussed here. Commercially available finite element software ANSYS® 15 was used for calculations. The simulations revealed that the peak tensile stresses in the weld zone and the corresponding far-field compressive residual stresses get significantly reduced by the implementation of TMT. Thus, with reduction of compressive residual stress, buckling of such stiffened panels is effectively mitigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».