A Review of Constraint Effects on Fracture Toughness for Structural Integrity Assessment in Fitness-for-Service Codes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is well known that direct application of fracture toughness values measured from standard laboratory specimens to structural components without matching constraint conditions may lead to over-conservative results for structural integrity assessment. In some cases, this may lead to unnecessary repairs or even to an early retirement of the structural component. This is particularly true for structural components operating at late life. For this reason, inclusion of constraint effects on fracture toughness in structural integrity assessment is of great importance. Research on the constraint effects has been very fruitful and is generating standardized methods and procedures that are suitable for engineering applications. This paper provides a review of constraint effects on fracture toughness for structural integrity assessment in fitness-for-service codes. Several fitness-for-service codes (API 579-1/ASME FFS-1, BS 7910, R6, SINTAP/FITNET) have code provisions for including the constraint effects on fracture in ductile-brittle transition region. This paper reviews the two fracture toughness adjustment methods as implemented in the 2019 Edition of BS 7910 and the 2021 Edition of API 579-1/ASME FFS-1. We present the results from a comparative study of the two adjustment methods using four sets of test data recently published in the literature.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».