Ultra-Fine Grain Size by Dynamic Recrystallization in Strip Rolling of Nb Microalloyed Steel
Notice bibliographique
Résumé
The design of base chemistry and optimization of rolling schedule are the two important factors that influence large strain accumulation in multi-pass rolling in order to obtain ultra-fine grain size by dynamic recrystallization. A base chemistry of 0.03C-0.003N-0.08Nb-0.015Ti-1.8Mn (all in weight %) of HTP steel design was chosen in order to control the time evolution of strain induced precipitation of NbC and the strain accumulation through precipitate interaction with recovery and recrystallization at short inter-pass times characteristic of strip rolling. Experimental data on the critical strain for static and dynamic recrystallisation for HTP steel are used in a quantitative model to predict strain accumulation pass by pass and to achieve grain refinement by dynamic recrystallisation through large strain accumulation. The model is used to optimize the time-temperature-deformation schedule to prevent static recrystallization during the inter-pass times and to target ultra-fine grain size through dynamic recrystallization by large strain accumulation. The model predictions are validated by simulation of strip rolling of HTP steel on the thermo-mechanical simulator (WUMSI) to obtain a uniform ultra-fine ferrite grain size of about 1.5 micrometer diameter in final ferrite microstructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».