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Enregistrement W4255946045 · doi:10.32920/ryerson.14664645

Effect of Axial Deformation Caused by Torsion on a Solid Steel Cylinder

2021· preprint· en· W4255946045 sur OpenAlexaff
Dawson Forsey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorsion (gastropod)Finite element methodTwistCylinderMechanicsTorsion constantMaterials scienceStructural engineeringMathematicsPhysicsGeometryClassical mechanicsTorsion springEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equations describing the classical theory of applied torsion and axial rotation on a solid cylindrical shaft have been modified by Shirali and Hossain (2019) to derive new theorems, which can take into consideration axial deformation of members. The modified theorems use various empirical parameters to introduce the combined effect of axial force, axial displacement and axial rotation, which is neglected in classical theorems of torsion. Multiple finite element analysis models for solid steel cylindrical members, fixed at one end and subjected to torsion at its free end, were developed to study the effects of torsional loading. The effect of axial deformation/stress developed in the cylinder is analyzed and compared with values predicted by classical and proposed modified theorems (equations). It is shown that the cylinder can shorten or elongate when subjected to torsion. The proposed theorems/equations, based on axial deformation subjected to torsion, provide more accurate predictions of shear stress and axial rotation (angle of twist).

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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