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Enregistrement W1978516713 · doi:10.3139/146.110506

Particularities of the formations of bainite and martensite/austenite phase in low carbon low alloy steels during continuous cooling

2011· article· en· W1978516713 sur OpenAlexaff
I.A. Yakubtsov, Richard Zhang, D. Boyd

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Materials Research (formerly Zeitschrift fuer Metallkunde) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBainiteAusteniteMartensiteMaterials scienceMetallurgyAlloyMicrostructureAlloy steelPhase (matter)Continuous cooling transformationCarbon fibersDecompositionComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The industrial X80 steel chemistry has been modified by increased amounts of Mn, Cr and a new leaner base chemistry (0Ni-0Cu-0.04Nb) has been used with carbon contents of ± 0.04 and 0.07 wt.%. Continuous-cooling-transformation diagrams were obtained by deformation dilatometry to determine the effects of steel compositions on phase transformations and microstructure evolution with cooling rates in the range of 0.5–130 Ks−1. The effects of alloying on bainite transformation, its kinetics and the formation of martensite/austenite constituents were determined. Thermodynamic analysis is carried out for the modified chemistries and it shows that growing bainite laths stimulate the decomposition of residual austenite by strain-induced martensite transformation at a later stage of the overall bainite transformation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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