Ultrasonic velocity measurements during phase transformations in steels using laser ultrasonics
Notice bibliographique
Résumé
This article presents accurate laser-ultrasonic measurements of longitudinal velocity in the 500–1000 °C temperature range in carbon steel samples for different conditions known to affect phase transformations such as cooling rate, carbon concentration, and rolling. Measurements were performed during continuous heating and cooling at rates varying between 0.1 and 20 °C/s. Carbon concentrations ranged from 0.0% to 0.72%. Hot-rolled and cold-rolled samples were measured. For the hot-rolled samples, a reproducible hysteresis was observed in the dependence of the ultrasonic velocity versus temperature of samples having a significant carbon concentration. This hysteresis is attributed to the combined effects of the phase transformation and of the ferromagnetic–paramagnetic transition. In particular, the rate of change of velocity with temperature during heating suddenly diminishes at the Curie temperature, and the velocity behavior during cooling shows clearly the start and end of phase transformations, even allowing discrimination between ferrite and pearlite nucleations. For the cold-rolled samples, significant drops in ultrasonic velocity were observed at the transformation temperatures when the samples were heated for the first time. However, the magnitude of these drops decreased for subsequent heating. These drops are attributed to irreversible crystallographic orientation changes caused by phase transformations. This effect was modeled using the Kurdjumov–Sach transformation relationship. The model calculation agrees well with the experimental data.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».