Modelling of Strain-Controlled Thermomechanical Fatigue Testing of Cast AlSi7Cu3.5Mg0.15 (Mn, Zr, V) Alloy for Different Aging Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Thermomechanical fatigue loadings (TMF) applied on components in a certain temperature range with a variable state of stress (tensile and/or compression) produce a localized concentration of plastic strains that results in crack initiation and propagation. The time evolution of plastic strains must be known a priori to predict the lifetime of a part submitted to TMF loadings, which requires an extensive campaign of mechanical characterization conducted at different temperatures and aging conditions. Such a campaign was proposed for the aluminum alloy AlSi7Cu3.5Mg0.15 (Mn, Zr, V), which is recognized as being creep resistant. Combined isothermal low-cycle fatigue and isothermal creep tests were performed on this alloy to determine the constitutive parameters based on the Lemaître and Chaboche (LM&C) viscoplastic model. These laws were implemented within the finite element simulation software (Z-set) to model the response of the alloy to a thermomechanical fatigue test. The results of TMF Z-Set simulations, using the LM&C model adapted for two aging conditions, were then compared with results obtained from “Out of Phase” thermomechanical fatigue testings (OP-TMF) performed on a Gleeble 3800 machine. The modelling of the OP-TMF test revealed the complexity of the mechanical behavior of the material induced by the temperature gradient prevailing along with the cylindrical specimen. It was found that a better prediction of the evolution of plastic strains requires taking into account a larger range of plastic strain rates conditions for the determination of the constitutive law and eventually includes the role of the microstructure in the evolution of the material behavior, starting first with the yield stress.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».