Fatigue life prediction of spot-welded joints using a novel indentation technique for precise elastoplastic characterization of weld zones
Notice bibliographique
Résumé
Accurately predicting the fatigue behavior of spot welds remains challenging due to varying material properties across weld zones. This study investigates the fatigue behavior of spot welds in DC04 steel through experimental testing and finite element modeling (FEM). Four modeling approaches—Solid Element (SE), MPC Beam Element (MBE), Quad RBE3, and Triangular RBE3 Elements (T-RE)—were used to simulate the weld nugget, with material properties of the base metal (BM), heat-affected zone (HAZ), and fusion zone (FZ) characterized using a novel indentation method. Fatigue life predictions were conducted using multiaxial criteria, including Morrow, Brown-Miller-Morrow (BMM), and Smith-Watson-Topper (SWT). Microhardness and microstructural analyses identified a decarburized "pale halo line" at the FZ/HAZ interface, resulting in a notable reduction in hardness. Experimental fatigue tests validated the numerical models, with simulations using SE providing the most accurate predictions of fatigue life and fracture behavior. Among the fatigue criteria, BMM predictions were the most conservative, while Morrow and SWT showed closer agreement at higher stress levels. This research highlights the effectiveness of advanced modeling and material characterization techniques in improving the accuracy of fatigue life predictions for spot welds in the automotive industry.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».