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Propriedades mecânicas de tração e fadiga de chapa fina de um aço livre de intersticiais

2016· dissertation· pt· W2800922343 on OpenAlexaff
Marcelo Milan

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldEngineering
TopicStructural Load-Bearing Analysis
Canadian institutionsFuture Earth
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMaterials sciencePhilosophyPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

\n Neste trabalho foram determinadas as propriedades monotônicas e de fadiga de baixo-ciclo em chapa fina de um aço livre de intersticiais (aço IF) com adição de titânio, utilizado na indústria automobilística. Os ensaios de fadiga foram realizados sob controle de deformação com R&#949 = -1 e com o auxílio de um sistema de alinhamento de garras. O material apresenta diferentes comportamentos de fadiga nas direções transversal e longitudinal (em relação à direção de laminação). Comparação entre a curva tensão-deformação monotônica e a curva tensão-deformação cíclica mostra que os corpos de prova transversais têm endurecimento cíclico para as amplitudes de deformação estudadas. A relação deformação-vida obtida para a direção transversal é dada por &#916&#949t/2 = 0,0186(2Nf)-0,262 + 0,235(2Nf)-0,476 com ponto de transição em 2Nt = 1,4x105 reversos, não sendo possível obtê-la para a direção longitudinal devido a problemas de flambagem. Vários métodos estimativos de propriedades de fadiga a partir de propriedades monotônicas foram comparados aos resultados experimentais. Os métodos da correlação quatro pontos e inclinação universal modificada apresentando boa correlação para a região de baixo-ciclo. Análise fratográfica por microscopia eletrônica de varredura mostrou a presença de estrias de propagação do estágio II, evidenciando a alta dutilidade do material.\n

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
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 score0.133
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.012
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.247 · 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.

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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