Laser-ultrasonic measurements of residual stresses on aluminum 7075 surface-treated by low plasticity burnishing
Notice bibliographique
Résumé
A convenient non-destructive means of characterizing residual stresses would be highly desirable. Ultrasonics is one of very few techniques which might succeed at this. However, the effects of residual stresses on ultrasound propagation are small and can be hidden by other material properties, especially crystallographic texture. The traditional ultrasonic approach has been to compare the surface before and after surface processing, assuming that texture remains unchanged. However, surface processing does affect surface texture and the traditional approach often fails. In this paper, we present a novel method to measure surface residual stresses with ultrasound when the process also modifies surface texture. Then, we apply this method to a sample of aluminum 7075-T651 surface treated using low-plasticity burnishing (LPB). This technique can produce a very smooth surface, a stress gradient that penetrates relatively deeply into the material, and an anisotropy of the residual stresses. The velocity of surface acoustic waves (Rayleigh waves and surface skimming longitudinal waves) was measured as a function of propagation direction and frewquency on as-received and LPB-treated surfaces. The observed differences are used to estimate the magnitudes and directions of the two principal components of the residual stresses indiced by the LPB process, independently of surface texture modifications.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».