Microstructure Evolution in Fine-Grained Microalloyed Steels
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing emphasis to develop novel hot-rolled high strength steels with fine and ultra fine grain sizes for structural and other applications. Traditionally the concept of microalloying has been employed to refine microstructures thereby obtaining increased strength levels. For example, employing an alloying strategy with Nb, Ti and Mo is promising to attain yield strength levels of 700MPa and beyond. In the present study, the transformation behaviour is investigated for a HSLA steel containing 0.05wt%C-1.65wt%Mn-0.20wt%Mo-0.07wt%Nb- 0.02wt%Ti. The ferrite formation from work-hardened austenite has been studied for simulated run-out table cooling conditions employing a Gleeble 3500 thermomechanical simulator equipped with a dilatometer. The effects of cooling rate and initial austenite microstructure, i.e. austenite grain size and degree of work hardening, on the austenite decomposition kinetics and resulting ferrite grain size have been quantified. Based on the experimental results, a phenomenological transformation and ferrite grain size model is proposed for run-out table cooling conditions. The transformation model includes submodels for transformation start and ferrite growth. The latter is described using a Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov approach. The degree of work hardening is incorporated by introducing an effective austenite grain size as a function of the strain applied under no-recrystallization condition. The ferrite grain size can be predicted as a function of the transformation start temperature. Increasing both cooling rate and amount of work hardening can optimize ferrite grain refinement. In the present steel, ferrite grain sizes of as low as 2µm have been obtained in this way. The results observed for the present steel are compared to the transformation behaviour in previously studied Nb-Ti HSLA steels of similar strength levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».