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Enregistrement W824897326 · doi:10.1520/stp157120130074

Evaluation of Fracture Toughness Test Methods for Linepipe Steels2This licence is granted on the condition that clear attribution is given to the author(s) and Natural Resources Canada and, when feasible, that the Crown copyright is acknowledged as follows: © Her Majesty the Queen in Right of Canada, as represented by the Minister of Natural Resources, 2014.

2014· book-chapter· en· W824897326 sur OpenAlexaffabout
Jidong Kang, Guowu Shen, Jie Liang, Kyle Brophy, Andrew Mendonca, J. A. Gianetto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttributionTest (biology)Natural (archaeology)Forensic engineeringFracture toughnessActuarial scienceEconomicsPsychologyEngineeringMaterials scienceHistoryGeologySocial psychologyMetallurgyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliable evaluation of fracture toughness resistance curves, including both J–resistance (J-R) and crack tip opening displacement–resistance (CTOD-R) curves, is becoming an integral part of pipeline integrity assessment for demanding applications. Using MTS TestSuite Software with Multipurpose Elite, we have successfully realized the automation of fracture toughness test procedures for single-edge bend [SE(B)] test specimens based on ASTM E1820-11 and BSI 7448. The software offers the option to use either load-line displacement (LLD) or crack mouth opening displacement (CMOD) as the control parameter for both shallow- and deep-cracked SE(B) specimens and exports both the J-R and the CTOD-R curves simultaneously. In order to validate the developed software, we have tested two different pipe steels, namely, X60 and X100 steels. The nominal initial crack lengths a/W after precracking were equal to 0.2 and 0.5 for the shallow- and deep-cracked specimens, respectively. A 10% deep side groove was machined after the precracking on each side of the specimen. The results show that for J-R curves, the differences between the LLD and CMOD methods are negligible within the Jmax criteria range. Beyond this range, however, some differences were observed. There was no significant effect of work hardening rate on the J-R curves obtained using either LLD or CMOD for the two pipe steel materials investigated. However, it is worth noting that there were large discrepancies between the ASTM and BSI methods in terms of CTOD-R curve measurements, especially for the shallow-cracked specimens. This was attributed to the fact that the standards use different definitions of CTOD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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