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Historical Aspects of Thermomechanical Processing for Steels

2007· article· en· W2005307374 sur OpenAlexaff
H.J. McQueen

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMetallurgyThermomechanical processingForgingAusteniteSubstructureMicrostructureWeldingFerrite (magnet)MartensiteFormabilityToughnessComposite materialStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermomechanical processing (TMP) involves both thermal and mechanical treatments that define both product shape and microstructure/properties. Since the industrial revolution, machines of augmented power, size and precision have given rise to TMP that challenged explanation of the crystal mechanisms. In wrought iron, lamellar ferrite exhibited high transverse crack resistance due to fine slag stringers that as flux facilitated welding of puddled bars in forging of shafts or rolling of plates for bell-welding into pressure tight pipes; the substructure developed in the iron as working continued below 900°C strengthened it. Patenting of high C steel wire led to an optimum cold-drawn structure for outstanding strength and toughness. Hot forming technology, combined with the refining potential for austenite decomposition gave rise to controlled rolling for enhanced ferrite nucleation, ausforming to refine martensite and intercritical rolling to deform the ferrite or to spheroidize the carbides. Cold rolling and annealing have been scheduled to impart suitable strength, grain size, substructure and texture.

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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,358

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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