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Record W2281698011

Influence de l'endommagement cumulatif en fatigue sur la résistance en compression et en traction de cornières d'acier

2014· article· fr· W2281698011 on OpenAlexaboutno aff
Jonathan Dubuc

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicMetal Alloys Wear and Properties
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMaterials science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Étant donné la distance entre ces principaux centres de production hydro‐électrique et ces grands
\ncentres de consommation d’énergie, le Québec est doté d’un réseau de transport d’énergie
\ns’étendant sur plusieurs centaines de kilomètres. Les pylônes d'acier couramment utilisés dans le
\ntransport d’énergie sont exposés à des contraintes environnementales et mécaniques pouvant
\ndiminuer leur capacité à long terme. Pour effectuer une gestion efficace du réseau de transport
\nd’énergie et assurer son intégrité, il faut avoir des méthodes pour évaluer l'effet de ces contraintes
\nsur la capacité des cornières d'acier composant ces pylônes. Dans ce document, un concept
\npréliminaire de courbes d’usure permettant d’évaluer la capacité résiduelle de cornières d’acier en
\nfonction de l'âge et de l'emplacement géographique du pylône est développé.
\nPlus de 250 essais en compression réalisés sur des cornières d’acier sont répertoriés pour comparer
\nl’exactitude de différentes normes quant à l’évaluation de la résistance en compression de cornières.
\nLes cinq normes à l’étude sont la CAN/CSA S16‐09 (2009), l’ANSI/AISC 360‐05 (2005), l’ASCE 10‐97
\n(1997), l’Eurocode 3 (2003), la CAN/CSA S136‐07 (2010). Une lacune au niveau de l’évaluation de la
\ncapacité des cornières avec un ratio largeur sur épaisseur d’aile élevé a été identifiée dans la norme
\nS16‐09. En effet, la méthode utilisée dans cette norme surestime l’effet du flambement de plaque et
\npar conséquent sous‐estime la capacité réelle des cornières. Une méthode alternative basée sur la
\ncelle de la norme S16‐09 a été développée pour remédier à ce problème. La nouvelle méthode offre
\nde meilleurs prédictions pour la presque totalité des spécimens à l'étude. Des notions de fatigue et de
\ncorrosion de l'acier, de vent et de résistance en traction de cornières sont aussi brièvement abordées.
\nEnsuite, une méthode théorique pour quantifier l’endommagement en fatigue des cornières
\ncomposant un pylône a été développée. Cette méthode consiste à évaluer à l’aide de lois statistiques
\nla probabilité d'occurrence des vitesses de vent rencontrées sur divers sites au Québec. À l’aide de
\nces vitesses, l’endommagement mécanique des membrures composant les pylônes est évalué avec la
\nloi d’endommagement de Miner en fonction de l’intensité du vent rencontré pour les différents sites.
\nFinalement, des essais de traction et de compression ont été réalisés sur plus de 96 cornières ayant
\ndes niveaux d’endommagement mécanique différents. Cet endommagement est induit à l’aide d’un
\nmontage permettant d'appliquer un chargement cyclique en traction aux spécimens. À l’aide de la
\nméthode développée et des résultats des essais, des courbes d’usure prévoyant la capacité résiduelle
\nd’une cornière en fonction de son endommagement ont pu être tracées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.329
Threshold uncertainty score0.818

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2014
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