Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor SerieY-Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
Beats by Dr. DreGoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Microstructure-Based Fatigue Strength Estimation for Design and Qualification of Heavy-Section Ductile Iron Castings

Felix Weber (Broschiert, Englisch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
Modern cast irons, such as high silicon ductile cast iron EN-GJS-500-14, are increasingly considered in heavy-section structural components, e.g., used in wind turbines. Increasing demands towards lightweight design and controllability of the component’s quality require a description of the local microstructure gradients and resulting mechanical properties. Thus, this work presents a fundamental concept for the micromechanical extension of modern design guidelines for heavy-section castings of ductile cast iron exemplarily demonstrated for the grade EN-GJS-500-14. The prediction of the local microstructure is based on the systematic correlation of casting process simulation and metallographic microstructure characterization. A neural network is trained to predict the local formation of graphite precipitates. The available microstructure descriptors for ductile cast iron are extended using the two-point statistic, whose applicability is demonstrated for experimental and artificial micrographs. The microstructure-dependent fatigue strength is experimentally determined by thermistor-based temperature monitoring during a load increase test. The monitored temperature is evaluated using a Palmgren-Miner-based damage evaluation concept. The applicability of the methodology is demonstrated by comparing the results to statistical-experimental S-N-curves. Simulative-synthetic S-N-curves are computed using a finite element implementation of the Tanaka-Mura model. The simulative-synthetic S-N-curves are compared to experimental S-N-curves, such that model validity and model sensitivity are demonstrated. This work presents a systematic integration for the consideration of local microstructure gradients and resulting mechanical properties in the design of heavy-section castings.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
ab 38,99 €
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
25.06.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783844099836
Herausgeber
Shaker
Serien- oder Bandtitel
Werkstoffanwendungen im Maschinenbau
Sonderedition
Nein
Autor
Felix Weber
Seitenanzahl
220
Auflage
1
Einbandart
Broschiert

Hersteller: Shaker Verlag GmbH, Am Langen Graben 15a, Düren, Deutschland, 52353, info@shaker.de

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Sicher bei rebuy kaufen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!
Sicher bei rebuy kaufen