Testing the Accuracy and Repeatability of Common Torquing Equipment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proper torque application by tools is critical for achieving target axial loads in bolted flange joint applications. This study builds on previously published papers by investigating the accuracy and repeatability of three types of torque wrenches (manual click-type, hydraulic low-profile, and battery-powered pistol grip) commonly used in bolted flange joint assemblies. The authors conducted comprehensive testing on over 400 studs across five distinct flange configurations, utilizing Ultrasonic Bolt Measurement for precise evaluations. Our findings reveal that hydraulic torque wrenches exhibit the highest accuracy, consistently achieving target torque values within ±3%, followed closely by manual torque wrenches, which maintained an accuracy within ±5%. In contrast, battery-powered wrenches displayed higher variability, with inaccuracies averaging ±5.5%. The study also highlights the significant role of operator skill in the performance of manual tools, suggesting that effective training is essential for maximizing accuracy. While hydraulic wrenches proved superior in repeatability, the faster torque application of battery-powered tools led to greater scatter in results. Overall, this research underscores the importance of proper tool verification and selection in achieving reliable bolted joint assembly outcomes. It demonstrates that tooling can contribute to an accuracy variance of up to ±38% under field conditions. The data presented offers valuable insights for industry practitioners in choosing effective torque application methods.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».