MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391021020 · doi:10.1109/smarttechcon57526.2023.10391491

Simulation Study on Fracture Mechanism of TiNi Shape Memory Alloy Based on Wavelet Transform

2023· article· en· W4391021020 sur OpenAlexaff
Chattar Singh Mewada, M. Perarasi, Aezeden Mohamed, G. Jeyaram, Ahmad Hussein Alawady, Asha Rani Borah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShape-memory alloyMaterials scienceWaveletThermoelastic dampingMartensiteFracture (geology)Diffusionless transformationDeformation (meteorology)MicrostructureTransformation (genetics)SIGNAL (programming language)PseudoelasticityConstitutive equationNoise (video)Structural engineeringMetallurgyComputer scienceComposite materialArtificial intelligenceThermodynamicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shape memory effect is a kind of phenomenon that undergoes deformation below a certain critical temperature and can be recovered when heated. The microscopic mechanism of this recovery phenomenon is thermoelastic martensite transformation. In this paper, through a large number of experimental studies and the measurement of various mechanical parameters, the constitutive relation which can describe the deformation of aluminium alloy under different stress states and different strain rates and the damage evolution and failure law of its microstructure are established. This paper is based on WT. In the past 20 years, people have done much research on the characteristics of martensitic transformation in TiNi alloy. The expansion and translation of the wavelet generating function can form a function space, and our goal is to make the best approximation to the original signal in this space according to some standard to separate the original signal from the noise signal. Through the research in this paper, this method has achieved remarkable results and is suitable for being widely used in practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetShape Memory Alloy TransformationsTravaux en français237 207