Understanding Strength-Toughness Combination in the Processing of Engineering Steels: A Perspective
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».