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Enregistrement W4404843693 · doi:10.1016/j.msea.2024.147619

In-situ dual force: A novel pathway to improving the mechanical properties of resistance spot welds

2024· article· en· W4404843693 sur OpenAlexaff
Olakunle Timothy Betiku, Ali Ghatei Kalashami, Hassan Ghassemi-Armaki, E. Biro

Notice bibliographique

RevueMaterials Science and Engineering A · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpot weldingDual (grammatical number)In situMaterials scienceMechanical resistanceResistance (ecology)Composite materialMechanical engineeringEngineeringPhysicsWeldingArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although in-situ post-weld heat treatment (PWHT) has been a viable method to modify resistance spot weld microstructure and improve joint mechanical properties, prevailing methodologies only employ post-weld current to initiate microstructural transformations . This study uses in-situ dual force (DF) and a PWHT current pulse to induce microstructural changes specifically at the edge of the fusion zone (FZ), a region prone to crack propagation . After a short cooling period following the welding cycle, the application of strain energy from the DF and thermal energy from the PWHT current resulted in the formation of new equiaxed grains via austenite recrystallization. The energy absorption capability of the weld improved by 39 % after the DF schedule and 85 % when DF was combined with a PWHT current. The changes in mechanical properties resulted from strain hardening induced by the DF schedule, while grain refinement from the combined DF and PWHT current schedule led to the deviation of cracks at the edge of the FZ. In contrast, the crack propagated directly into the FZ along the columnar structure in the as-welded condition. The novel application of in-situ DF extends beyond the conventional PWHT and offers a promising avenue to trigger microstructural changes in the weld which can improve mechanical performance and overall crashworthiness.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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