The Effects of Model Thickness on the Variation of Localised Stress Fields in Four-Point Bending Tests: A CPFE Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen embrittlement is one of the principal mechanisms leading to the degradation of engineering materials used in the core of nuclear reactors. This mechanism plays a major role in deciding when to replace the Zr-2.5Nb pressure tubes used in the core of CANDU nuclear reactors. The presence of localised stress fields in CANDU pressure tubes affects the diffusion of hydrogen atoms toward cracks, scratches, and other imperfections. These high-stress regions, in which the hydrogen accumulates, serve as the nucleation sites for hydrides. In this study, an in-house crystal plasticity finite element model was used to study the effects of model thicknesses on the distribution of stresses. This was done to provide a road map for comparing the results obtained from electron backscatter diffraction measurements (EBSD) to those calculated by CPFE modelling. It is shown, that within the ROI, the variation of von Mises stresses changes significantly with model thickness, while the hoop and hydrostatic stresses are only slightly affected. In all cases, the hydrostatic stresses were more pronounced at the midpoint of the sample. Additionally, it was found that to minimise the impact of the boundary conditions on the stresses at the free surface a thickness of 500 μm was found to be optimal.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».