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Enregistrement W4389140287 · doi:10.1115/pvp2023-106363

Validation and Refinement of Statistical-Based Fatigue Crack Initiation Model for Axial Flaws in Zr-Nb Pressure Tubes

2023· article· en· W4389140287 sur OpenAlexaffabout
Cheng Liu, Douglas A. Scarth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensKinectrics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFatigue testingMaterials scienceStructural engineeringStatistical modelParis' lawRADIUSFracture mechanicsComposite materialComputer scienceEngineeringCrack closure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Canadian Standards Association (CSA) Standard N285.8 requires evaluation of a detected in-service flaw in CANDU Zr-2.5Nb pressure tubes for crack initiation due to fatigue. Fatigue crack initiation experiments had been performed on notched specimens from irradiated and unirradiated pressure tube materials in a laboratory air environment. A statistical-based fatigue crack initiation model that covers the effects of flaw root radius, load rise time and irradiation had been developed, which was documented in the paper PVP2014-28942. The number of load cycles to fatigue crack initiation is predicted to decrease with an increase in load rise time. The load rise times of fatigue test data used in the development of the statistical-based model are no more than 50 seconds, however, there are transients with load rise times as long as nominally 60 minutes during the operation of CANDU reactors. A number of additional fatigue test data from both irradiated and unirradiated pressure tube materials with load rise times up to 1800 seconds have been generated to validate the application of the statistical-based model to transients with long load rise times. The statistical-based model has also been refined by including those additional fatigue test data into the model development. The validation and refinement of the statistical-based fatigue crack initiation model in an air environment have been documented in this paper.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,430

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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