High-cycle fatigue behavior and chemical composition empirical relationship of low carbon three-sheet spot-welded joint: An application in automotive industry
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the authors have attempted to provide an empirical relationship between the fatigue behavior of three-sheet spot-welded joint and the chemical composition of low carbon steel. To this end, the application of this joint in the automotive industry was considered and laboratory samples were prepared based on the actual specifications in the industry, including the raw material (i.e., material and thickness of the primary sheets), the resistance spot welding (RSW) process parameters, and other factors. The results of tensile and quantometric tests along with microscopic observations were utilized to evaluate the raw material and to study the compliance of the steel grade with the required standards. Next, axial cyclic test was performed in order to extract the high-cycle fatigue (HCF) properties of three-sheet spot-welded joint. Finally, a relationship between the number of cycles to failure of the spot-welded joint, repetitive load level, and the percentage of constituent elements was presented by multiple linear regression (MLR) technique. The results showed that the greatest effect of the constituent elements is when we are in the regime of low-cycle fatigue (LCF) and by moving towards the HCF regime, its importance decreases until it becomes almost ineffective in the very-high-cycle fatigue (VHCF) area. In addition, the presented relationship is able to predict the fatigue behavior of three-sheet spot-welded joint via the chemical composition of the primary sheet and the cyclic force with a maximum error of 13.8% compared to the experimental results.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».