Evaluation of constraint effects on the T0 temperature of miniature SE(N)T specimens

Abstract. The thesis explores the fracture toughness values derived using miniature SE(N)T specimens using the Master Curve method as described in the standard ASTM E1921. By comparing the results to previous experiments conducted on the ASTM A533B Class 1 pressure vessel steel designated JRQ, the effects of size and especially the constrain effect on fracture toughness are investigated. The experimental section consists of 12 a/W 0.5 and 11 a/W 0.2 crack depth SE(N)T tests. The effect of constraint on the T0 temperature is investigated by comparing the toughness values between the two crack depths. The CMOD and force are measured, and the area under the graph they form is analyzed to derive J-integral, KJc and the T0 temperature using the Master Curve method. The a/W 0.5 specimens produced a T0 temperature of -54 C which is on the brittle side for the reference material. Depending on the level of censorship the 0.2 a/W specimens had an uncensored T0 temperature of -113 C and a censored T0 temperature of -98 C. Both are tougher than the comparison values used. The difference in T0 temperature reflects a change in toughness which was 44 C between the specimen types. The constraint effect was evaluated with an Abaqus CAE FEM model from which Q-parameters were derived using the HRR field as a reference. The modelled difference between the specimen types was 29 C which is within the margin of error of the experimental results. The SE(N)T specimens were observed to be sensitive to constraint effects with respect to the crack depth. The effect of specimen size could not be evaluated due to the limited number of experiments. The reliability of the measurement results was estimated using a partial derivatives method and Sobol’s indices. The results were supplemented with microscopy and hardness analysis.Constraint-efektin vaikutusten arvio T0 lämpötilaan miniatyyri SE(N)T murtovetosauvoilla. Tiivistelmä. Tässä diplomityössä selvitetään miniatyyrikokoisten SE(N)T tyypin murtovetosauvojen sitkeysarvoja käyttäen ASTM E1921 standardissa kuvattua Master Curve -menetelmää. Työn JRQ-nimetystä ASTM A533B materiaaliaihiosta aikaisemmin teetettyjen kokeiden tuloksiin vertailemalla tutkitaan koon ja erityisesti constraint-efektin vaikutusta murtositkeystuloksiin. Kokeellinen osuus koostuu 12 a/W 0.5 ja 11 a/W 0.2 SE(N)T-murtovetosauvoista, joiden välillä verrataan constraint-vaikutusta T0 lämpötilaan. Mittausdatasta voiman ja CMOD lukemien välille sovitetaan käyrä, jota analysoimalla johdetaan J, KJc ja T0 lämpö Master Curve -menetelmällä. Syväsäröisen sauvan T0 lämpötilaksi saatiin -54 C, mikä on hauras kyseiselle materiaalille. Matalasäröisen sauvan T0 lämpötila on sensurointimäärän mukaan -113 C sensuroimattomalle sarjalle ja -98 C sensuroidulle sarjalle. Tulos on sitkeämpi kuin vertailuaineisto samalle materiaalille. Ero T0 lämpötilassa heijastaa sitkeyden muutosta, joka oli sauvatyyppien välillä 44 C. Constraint-ilmiön Q-parametri johdettiin Abacus CAE FEM -mallin ja HRR-kentän avulla, minkä tulosten perusteella constraint-vaikutuksen ero sauvatyyppien välillä oli 29 C. Ero mallin ja kokeiden välillä on virhemarginaalin sisällä ja sauvatyypin todetaan olevan herkkä constraint-muutokselle särönsyvyyden suhteen. Koon vaikutusta sitkeysarvojen tilastolliseen hajoamaan ei pystytty määrittämään pienen datamäärän vuoksi. Mittausten luotettavuutta arvioitiin osittaisderivointiin pohjautuvan menetelmän ja Sobolin indeksien kautta ja tuloksia täydennettiin mikroskopialla ja kovuusmittauksilla

Työuupumus ja ajan uhrit

Aineisto on Opiskelijakirjaston digitoimaa ja Opiskelijakirjasto vastaa aineiston käyttöluvist

Depressio raamatullisena ja henkilökohtaisena kokemuksena

Aineisto on Opiskelijakirjaston digitoimaa ja Opiskelijakirjasto vastaa aineiston käyttöluvist

Sirakin kirja : hepreankielisen alkutekstin mukaan : Ben Siran viisaus : pohjakäännös eksegeettisin ja filologisin kommentein apokryfikomiteaa varten

Teos on apokryfikirjakomitean käyttöön laadittu Heprealaisen Sirakin kirjan perusteellinen, filologisin ja eksegeettisin kommentein varustettu pohjakäännös

Kaanonin synty ja teologinen merkitys

Aineisto on Opiskelijakirjaston digitoimaa ja Opiskelijakirjasto vastaa aineiston käyttöluvist

Marc Chagall ja juutalaisuuden humaanit arvot

Aineisto on Opiskelijakirjaston digitoimaa ja Opiskelijakirjasto vastaa aineiston käyttöluvist

Dekalogi Krzysztof Kieslowskin elokuvissa

Aineisto on Opiskelijakirjaston digitoimaa ja Opiskelijakirjasto vastaa aineiston käyttöluvist

Jesus Sirak, kirjanoppinut kahden kulttuurin välissä

Aineisto on Opiskelijakirjaston digitoimaa ja Opiskelijakirjasto vastaa aineiston käyttöluvist

Raamattu kristillisen spiritualiteetin lähteenä

Aineisto on Opiskelijakirjaston digitoimaa ja Opiskelijakirjasto vastaa aineiston käyttöluvist

Koneoppimisen mahdollisuuksia terästutkimuksessa

Tiivistelmä. Työssä tarkastellaan koneoppivien mallien tarjoamia uusia mahdollisuuksia terästutkimuksen näkökannalta. Teoriaosuudessa käydään läpi datan rooli ja sen käsittely koneoppivien mallien kannalta, sekä perusprosessi koneoppivan mallin koostamisen takana. Tekstin painotus on materiaalitekniikan asiantuntijan osuudessa mallien kehittämisessä terästutkimuksessa ja -teollisuudessa. Erityyppisten koneoppivien mallien avulla saavutettuja tuloksia havainnollistetaan kirjallisuuden esimerkkien kautta, jotka osoittavat niiden menestyksen mikrorakenteiden karakterisoinnissa, teräksen valmistuksen prosessiparametrien optimoinnissa ja uusien seostusten kehittämisessä. Tutkielma tarjoaa pohjan mallien kehitykselle yhteistyössä tietojenkäsittelytieteiden ja muiden asiantuntijoiden kanssa, osana modernia T&K-ympäristöä sekä olemassa olevia tietokantoja. Sen oppeja voidaan yleistää myös terästutkimuksen ulkopuolelle.Possibilities of machine learning in steel research. Abstract. This thesis investigates the new possibilities that machine learning offers from the perspective of steel research. In the theory section the role and modification of data is described in conjunction with the basics of compiling a machine learning model. The emphasis of the work is on the part that a materials subject matter expert plays in the development of a machine learning model for steel industry or research. The success of different machine learning methods is demonstrated through literary examples in microstructural characterization, process optimization and synthesis of new alloy compositions. The thesis offers the basics needed for model development as a part of a modern R&D environment including existing databases and experts from computer science and other relevant fields. The knowledge presented can be generalized beyond steel research