Effect of Heating Rate on the Development of Annealing Texture in Nonoriented Electrical Steels
Notice bibliographique
Résumé
The magnetic properties of nonoriented electrical steels are influenced by grain size and texture. During the final annealing process, heating rate, annealing temperature and time, and cooling rate are the main factors which can influence the formation of annealing texture. Among these parameters, heating rate is more effective in controlling texture development through changes in the recovery and recrystallization processes. Therefore, it can provide the means to decrease core loss and increase permeability. In nonoriented electrical steels with different initial grain sizes, the effect of heating rate on texture development during final annealing is examined, and the reasons for texture changes are discussed. The average grain size decreases with the increase in heating rate both in the coarse-grained and in the fine-grained specimens. In the coarse-grained specimen, the Goss texture is significantly strengthened but the {111}‹112› texture component is slightly weakened as heating rate increases. On the other hand, in the fine-grained specimen, the {111}‹112› intensity is greatly decreased but the Goss intensity is slightly increased as the heating rate increases. The heating rate up to the annealing temperature affects texture formation differently depending on the initial grain size prior to cold rolling. These differences are mainly related to the difference in the number of shear bands formed during cold rolling in grains having different sizes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».