Numerical prediction of fatigue crack propagation in E410NiMo and 13Cr-6Ni using finite element method
Notice bibliographique
Résumé
Francis turbines are widely used in Hydro-Québec’s hydropower plants, playing a crucial role in energy production by efficiently converting hydraulic energy into mechanical power. These turbines operate in submerged conditions within dams where access for inspection, maintenance, and repair is highly restricted. One of the primary concerns in these turbines is fatigue cracking, particularly in the welded connections of the turbine blades, which can compromise the structural integrity, leading to costly failures and unplanned shut down. Therefore, accurate fatigue life prediction and material optimization are essential to enhance the reliability and longevity of turbine components, reducing downtime and maintenance costs.Currently, Hydro-Québec employs E410NiMo (13Cr-4Ni) as the filler material for martensite stainless steel CA6NM turbine runners. A modified composition with enriched Ni and Mn content (13Cr-6Ni) has been proposed to enhance fatigue resistance. This study compares the fatigue crack propagation life of these two materials in a laboratory-scale compact tension specimen using a numerical approach. A finite element-based incremental crack propagation simulation was developed using ABAQUS for stress analysis and Franc3D for fatigue life prediction. The fatigue crack growth properties were derived from experimental data, ensuring accurate representation of material behavior. The numerical model evaluates fatigue life under various loading conditions, including different load ratios, applied load magnitudes, and simplified residual stress states.This study aims to quantify the extent of this improvement across different loading scenarios, providing insight into the material’s performance under realistic service conditions. By numerically evaluating the fatigue life of these materials, this study offers a foundation for understanding the benefits of 13Cr-6Ni in Francis turbine applications. The findings contribute to the ongoing development of optimized filler materials for turbine blade fabrication. Future work will extend this methodology to real-scale turbine geometries and load conditions derived from operational data, providing a more comprehensive assessment of fatigue behavior in service.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».