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Enregistrement W2016819987 · doi:10.1080/10426910903163223

Understanding Strength-Toughness Combination in the Processing of Engineering Steels: A Perspective

2010· article· en· W2016819987 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMaterials and Manufacturing Processes · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceMetallurgyToughnessAusteniteThermomechanical processingFormabilityFracture toughnessMartensiteDuctility (Earth science)AlloyLathMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High strength-high toughness combination and formability has been the primary focus of the author's research over the last two decades, where the attempt was to either develop newer steels or maximize the fracture resistance of engineering steels at specified levels of strength. In this regard, significant success was achieved based on an extended program of basic research at the author's current and former institutions to understand the part played by crystal structure, solute additions, grain size, grain boundary chemistry, texture, and substructural features such as retained austenite, martensite lath, and packet size, and characteristics of other microstructural constituents. Each of these features influences the fracture mode, the degree of plasticity, and the rate of growth of nucleated voids. Important instances include maraging steels, precipitation hardened stainless steels, low alloy steels, interstitial-free steels, microalloyed steels, pipeline steels, and silicon-containing medium carbon steels. Underlying the attempt to maximize toughness through the study of determining role of microstructure were the development of concept of grain boundary segregation maps, application of stereological approach, new alloy design with lean chemistry, and streamlining of processing-related variables. The aforementioned instances of engineering steels provided a means of comprehensively analyzing the relationship of toughness to microstructural features and facilitate the development of high performance steels. Keywords: FormabilityHigh strength steelMicroalloyingMicrostructureToughness ACKNOWLEDGMENTS The author gratefully acknowledges a number of friends, colleagues, and their respective institutions in India, United States, Brazil, Canada, United Kingdom, Germany, Netherlands, Finland, and Korea with whom the author interacted and collaborated during the past two decades. Many of them have directly or indirectly contributed to the work described here. In view of a long list of contributors and participants, the author preferred to defer the listing. Every attempt was made to cite relevant references to the described work and any omission is unintentional. It is, however, relevant to acknowledge the most recent support of 2008, received from National Science Foundation (CMMI: 0757799), USA.

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.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,192 · 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