A Robust Design approach for error reduction in Thermoelastic Stress Analysis on Ti6Al4V alloy in presence of unknow biaxial residual stresses

热弹性阻尼 残余应力 残余物 还原(数学) 材料科学 钛合金 合金 结构工程 压力(语言学) 法律工程学 复合材料 工程类 计算机科学 数学 热力学 物理 算法 语言学 哲学 几何学 热的
作者
Francesca Di Carolo,Umberto Galietti
出处
期刊:Heliyon [Elsevier BV]
卷期号:11 (2): e41780-e41780
标识
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e41780
摘要

In this study, a general model for Thermoelastic Stress Analysis (TSA) was employed in conjunction with simulated random noise sources to evaluate errors in the experimental technique using a robust design approach as a preliminary analysis. This facilitated the identification of an optimal experimental setup and anticipated ranges of measurement errors for TSA reducing testing time and errors. The model's validity was confirmed through TSA experiments conducted on AA2024 samples exhibiting biaxial residual stresses, as measured by a standard testing method. ANOVA (Analysis of Variance) and ANOM (Analysis of Means) analyses were conducted to explore the impact of parameters describing the analytical relationship between thermoelastic response and stresses in the presence of noise factors. The Robust Design approach was applied to the TSA measurement methodology, involving simulations of various noise sources and potential errors in the process, along with the application of different calibration methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
拼搏发布了新的文献求助30
1秒前
xinyang完成签到,获得积分10
1秒前
whx发布了新的文献求助10
1秒前
177发布了新的文献求助20
1秒前
兴十一应助凶狠的寄风采纳,获得80
2秒前
2秒前
nasya发布了新的文献求助20
3秒前
复杂便当发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
喜喜不嘻嘻应助qiaoyun采纳,获得10
3秒前
Perry发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
momooooo完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
lou完成签到,获得积分10
5秒前
微瑕发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
珺儿完成签到,获得积分10
7秒前
Hello应助温柔的冷风采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
SS完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
zcious完成签到,获得积分10
9秒前
Owen应助常温可乐采纳,获得10
10秒前
印第安老斑鸠应助momooooo采纳,获得10
10秒前
无花果应助TMY采纳,获得10
10秒前
SciGPT应助style采纳,获得10
10秒前
peace发布了新的文献求助10
10秒前
饿了么发布了新的文献求助10
11秒前
bai完成签到,获得积分20
11秒前
上官若男应助Lucifer采纳,获得10
11秒前
11秒前
化工牛马完成签到,获得积分10
11秒前
李爱国应助haokeyan采纳,获得10
11秒前
科研通AI6.3应助kma采纳,获得10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443096
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257012
关于积分的说明 17584811
捐赠科研通 5501648
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900795
邀请新用户注册赠送积分活动 1877795
关于科研通互助平台的介绍 1717445