Data-Driven Approach to Assessing the Tensile Strain Capacity of Pipelines With Two Different Girth Welds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of girth welds on the tensile strain capacity (TSC) of pipes is critical in the strain-based design and assessment of pipelines. In this study, machine learning (ML) models for regression and classification were developed and evaluated to predict the tensile strain capacity for typical mechanized gas metal arc welding (GMAW) and flux-cored arc welding (FCAW)/shielded metal arc welding (SMAW) pipes and to classify data from the girth-welded pipes. The regression models were trained on over 15,000 data points for each pipe, derived from TSC equations found in the literature. The classification model utilized all data points from the two types of pipes. The developed regression models demonstrated accurate predictions of the TSC for both FCAW and GMAW pipes, without overfitting or underfitting, and properly captured relationships between the TSCs and features. Random Forest’s built-in capability for computing feature importance indicated that flaw depth is a critical feature affecting the TSCs of the two girth-welded pipes. However, the performance of the classification model was unsatisfactory due to inseparable data within a certain range, although it could be improved to some extent by applying different selections of features.
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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 découle