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Enregistrement W4395464370 · doi:10.18280/i2m.230203

High-Temperature Creep Measurement in Metallic Alloys Using Pulsed Eddy Current Sensors: Influence of Geometry and Magnetic Properties

2024· article· en· W4395464370 sur OpenAlexvenueno aff
Shyam T. Venkatesulu, Archana Sharma, V. H. Patankar, Ankur Kaushik, Abhishek Basak, Sunil K. Sinha

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreepEddy currentMaterials scienceCurrent (fluid)MetalGeometryMetallurgyThermodynamicsElectrical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to limited space constraints, the creep measurement of test specimens in material testing reactors is done mostly by time consuming offline techniques viz.: air gauges, diameter gauges, etc.A new compact sensor based on pulsed eddy current testing technique is designed for online creep measurement during mechanical properties testing of metallic alloy specimens for future nuclear reactors.The pulsed eddy current sensors that are positioned opposite to the test specimen measure gaps to estimate creep, by analyzing the slopes of the signals near the Lift-off point of Intersection (LOI) region.The paper discusses the temporal shifts in pulsed eddy current signals when operated at room and high temperatures.Experiments were carried out at room temperature to study the effect of geometry change on test specimens on the linearity and sensitivity of the signals.Similarly, the effect of magnetic test specimens on measurement methodology and sensitivity is also briefed.The results of the study have provided us with confidence in using the online creep measurement sensor technology in material testing reactors with a molten metal coolant medium environment.This technology will help us evaluate the mechanical properties of metallic alloy test specimens, which are intended for use in future generation nuclear reactors.

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)0,001
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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,272
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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