Application of Enhanced Gurson-Like Ductile Damage Models to Simulate Crack Growth in Pipeline Steels Under Wide Range of Constraint Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For the safe design and operation of high-performance pipelines, it is important to characterize the crack growth behaviors (using J-R curves) for pipeline steels under a variety of constraint conditions, so that reliable pipeline integrity assessments can be performed. The finite element method (FEM) based on an enhanced Gurson-like ductile damage model was used to investigate the ductile crack growth behaviors on pipeline steels. The standard Gurson-Tvergaard-Needleman (GTN) model cannot account for several ductile damage anisotropies. This limitation narrows the applicability of the GTN model to constraint conditions similar to the data used to calibrate the model. It is demonstrated in the present study that the implemented enhanced model significantly improves upon the GTN model and can accurately predict the ductile fracture behavior over a wide range of constraint conditions based on limited calibration data. The ductile damage model was used to analyze ductile crack growth behaviors in single-edge notched bending (SENB) and single-edge notched tension (SENT) specimens. Several SENT crack geometries were analyzed, representing a wide range of constraint conditions. The numerically calculated crack growth resistance curves were compared to the experimental J-R curves and curves developed using the original GTN model.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».