Integration of nanoindentation and finite element method for interpretable tensile properties: A cross-scale calculation method of uneven joints
Notice bibliographique
Résumé
Nanoindentation testing and its Reverse Analysis Method (RAM) show great potential in understanding the tensile properties of metallic alloys with various microstructures. Nevertheless, the tensile properties of heterogeneous materials such as nickel-based superalloy welded joints have not been well interpreted by combining the microstructures and nanoindentation results, due to their diverse and complex microscopic zones, which throws shade on the properties of separated zones in the material. Here we demonstrated a new method of implanting nanoindentation results into Finite Element Method (FEM) and applied the method to the welded joints with the zones of various microstructure features. The local properties are calculated by the nanoindentation data using RAM, and used as input of Finite Element (FE) simulation of an identical indentation process, to in turn verify the accuracy and reliability of the reverse model. The simulation results reveal that the global mechanical behaviors, such as Young's modulus, yield strength and strain hardening exponent, are related to the local properties to a great extent. Thus, the global properties can be verified by simulation straight after experiments, taking consideration of local properties and dimension parameters of different zones. It is shown that the maximum error between calculation of RAM and testing is within 5.1% in different zones, and the errors of maximum indentation depth and residual depth obtained by FE simulation are less than 2.4%, which indicates that the method provides a reliable prediction of mechanical properties of superalloy welded joints.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».