Microstructure-Based Computational Fatigue Life Prediction of Haynes 282 Alloy
Notice bibliographique
Résumé
In this research, microstructure-based modeling is conducted to predict the fatigue crack nucleation life of a nickel-based alloy, Haynes 282, at different strain amplitudes from high cycle fatigue (HCF) to low cycle fatigue (LCF). A three-dimensional (3D) polycrystalline aggregate is constructed as the material representative volume element (RVE) using Voronoi tessellation with grain orientations assigned by random functions. The Hill’s yield criteria and linear strain hardening are employed to investigate the anisotropic plastic deformation in each grain using the finite element method (FEM), with the associated parameters determined by matching the monotonic stress–strain relationship and cyclic hysteresis loops of Haynes 282 alloy on the macroscopic scale. The fatigue crack nucleation life of Haynes 282 alloy is predicted using the Tanaka–Mura–Wu (TMW) model based on the material surface energy, shear modulus, Burgers vector and the plastic strain range at the microstructural level. It is demonstrated that this approach is able to predict the fatigue crack nucleation life of Haynes 282 alloy and estimate the scattering of the fatigue life by numerical simulations with different sets of grain orientation distribution functions. The results of the model prediction are in good agreement with the experimental observations. Furthermore, the effect of grain orientation on fatigue crack nucleation is discussed.
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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) | 0,000 | 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 ».