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Enregistrement W2021614375 · doi:10.2355/isijinternational.43.1842

Effect of Chromium, Boron and Manganese Additions on the Deformation and Recrystallization Textures of Warm Rolled Low Carbon Steels

2003· article· en· W2021614375 sur OpenAlexafffund
M R Toroghinezhad, A. O. Humphreys, Elhachmi Essadiqi, Fakhraddin Ashrafizadeh, A. Najafizadeh, John J. Jonas

Notice bibliographique

RevueISIJ International · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIsfahan University of Technology
Mots-clésRecrystallization (geology)Materials scienceMetallurgyManganeseChromiumBoronAnnealing (glass)AlloyMicrostructureCarbon steelChemistryCorrosion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of solute carbon content, as well as of chromium, boron and manganese addition, on the warm rolling behavior was investigated. Both the as-rolled and recrystallized microstructures and textures were assessed after rolling at temperatures between 440 and 780°C. In an unalloyed low carbon (LC) steel, intense in-grain shear bands were formed at low rolling temperatures, but this intensity was drastically reduced at higher temperatures. Alloying with chromium and boron significantly enhanced the development of shear bands at the higher rolling temperatures. The intensities of the deformation textures produced were little changed with rolling temperature in the IF steel, but increased markedly with temperature for the LC grade. Conversely, the strength of the LC steel recrystallization texture decreased with increasing temperature. The addition of chromium to the low manganese steel somewhat strengthened the {111} component of the annealing texture at the higher rolling temperatures. However, boron addition resulted in a retained rolling component and severely disrupted the recrystallization textures. A higher manganese level was also detrimental to the development of the ND fibre components. These differences are attributed to variations in the dynamic strain aging and precipitation behaviors of the various materials attributable to their differing alloy contents.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,206

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,183 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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