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Record W7027804182

Diseño de un dispositivo para ensayos de fretting por impacto.

2017· other· es· W7027804182 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRICABIB - Repositorio Institucional del Centro Atómico Bariloche · 2017
Typeother
Languagees
FieldEngineering
TopicMechanical stress and fatigue analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMaterials testingContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En este trabajo se realizo el diseño de detalle, fabricación, montaje y pruebas preliminares
\nde un dispositivo para realizar ensayos de fretting por impacto e impacto
\noblicuo destinado al estudio de los efectos de este fenómeno en las fallas en los tubos
\nde generador de vapor de la industria nuclear. Este mecanismo de daño es reportado
\ncomo una de las principales causas de fallas en servicio del generador de vapor,
\ncomponente esencial de cualquier reactor nuclear.
\nEn primer lugar se realizo una revisión bibliográfica del fenómeno de impacto oblicuo
\ny las variables esenciales a considerar al efectuar ensayos en materiales para determinar
\neste tipo de daño. Posteriormente se analizaron algunos dispositivos comerciales y otros
\ndiseñados en distintos laboratorios especializados en la temática.
\nEn base a la información analizada se considero factible diseñar y construir un
\ndispositivo localmente.
\nSe procedió entonces al diseño conceptual del dispositivo teniendo como referencia
\nel existente en el Canada Nuclear Laboratories.
\nLuego se seleccionaron los actuadores y transductores y se procedió a realizar el
\ndiseño de detalle de los distintos componentes utilizando el software SolidWorks y
\nAbaqus.
\nSe estableció un codigo de control con el dispositivo Arduino comunicado con una
\nPC a través del software Labview. La adquisición de los transductores se realizo mediante
\nel dispositivo Quantum X de la empresa HBM.
\nPosterior a la fabricación de las piezas constituyentes, se procedió al montaje y
\narmado del dispositivo y se realizaron los ensayos necesarios para la caracterización
\ndel dispositivo. Se observo el daño producido en tubos de Inconel 690 en contacto con
\nanillos soporte de AISI 304 para distintas condiciones de desgaste.

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), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.852
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0020.002
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 head0.014
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.234 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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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Published2017
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