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Enregistrement W4391282068 · doi:10.1115/1.4064579

Analytical Formulation to Predict Residual Stresses in Thick-Walled Cylinders Subjected to Hoop Winding, Shrink-Fit, and Conventional and Reverse Autofrettages

2024· article· en· W4391282068 sur OpenAlexaff
Mohamed Elfar, Ramin Sedaghati, Ossama R. Abdelsalam

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual stressMaterials scienceStructural engineeringResidualCylinder stressComposite materialMechanicsMathematicsEngineeringUltimate tensile strengthPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shrink-fit, wire-winding, and autofrettage processes and their combinations can be effectively used to increase the strength and fatigue life of metallic thick-walled cylinders for a given volume. While several numerical solutions have been developed for determining the residual stress profile through the thickness of thick-walled cylinders for different combinations of the shrink-fit and autofrettage processes, there are no analytical solutions available to predict the residual stress profile induced by the combination of the shrink-fit and inner and outer autofrettage processes with the hoop winding. In this study, the analytical formulations to predict the residual stress distribution for various combinations of the three processes (hoop-winding, shrink-fit, and autofrettage) have been formulated considering the same manufacturing sequences. The results demonstrate that combinations that include the wire-winding process significantly improve the residual stress profile through the wall thickness of single- or two-layer thick-walled cylinders. Specifically, when the wire-winding process is included, the residual stress at the inner surface increases by 25% in single-layer configurations and by 12% in two-layer thick-walled cylinders, respectively, compared to configurations without the wire-winding process.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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