Fatigue strength prediction of 410NiMo stainless steel with surrogate weld discontinuities
Notice bibliographique
Résumé
• A novel FCAW robotized method introduced controlled slag-like flaws in 410NiMo. • First study combining FCAW, CT scan, and NSIF for fatigue strength prediction. • Proposed framework to evaluate the severity of surrogate slag-like discontinuities. • High-resolution CT scan enables 3D flaw characterization for FE modelling. • Stress field simulations improve NSIF framework for fatigue strength predictions. The fatigue strength of martensitic stainless steel 410NiMo, featuring slag-type discontinuities, was investigated to evaluate the accuracy of fatigue strength prediction models. This study examines the influence of volumetric discontinuities introduced through robotic FCAW on fatigue strength, characterized using advanced techniques. High-resolution CT scanning (20 µm/voxel) enabled precise 3D modelling of the welded zones, supporting finite element simulations of the stress field. These simulations revealed complex distributions, with singularity exponents ranging from 0.27 to 0.45, lower than the typical 0.50 exponent associated with cracks. Fatigue experiments demonstrated that Linear Elastic Notch Mechanics (LENM), applied for the first time in this context, overestimated fatigue resistance by 34 %, whereas Linear Elastic Fracture Mechanics (LEFM), based on maximum discontinuity width, provided more accurate and conservative predictions, with an average deviation of 16 %. Fractographic analyses identified crack initiation sites at flux-filled micro-notches undetectable by CT resolution, while foreign elements from flux residues were observed, suggesting a potential embrittlement effect. These findings indicate that large, rounded discontinuities in welds can behave like cracks due to embedded microscopic cracks or notches. The study highlights the limitations of LENM for volumetric discontinuities in FCAW welds and establishes a framework for improving fatigue strength prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».