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Liquation Cracking in Heat Affected Zone in Ni Superalloy Welds

2007· article· en· W2046975338 sur OpenAlexafffund
M.C. Chaturvedi

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésLiquationSuperalloyMaterials scienceMetallurgyGrain boundaryWeldingIntergranular corrosionInconelCrackingMicrostructureHeat-affected zoneAlloyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precipitation hardened nickel-based superalloys are widely used in aero and industrial gas turbine engines due to their excellent high temperature strength and remarkable hot corrosion resistance. A drawback of many of these alloys is that they are very difficult to weld due to their high susceptibility to heat affected zone (HAZ) cracking, both during welding and post weld heat treatments (PWHT). Weld cracking in many of these alloys has been attributed mostly to constitutional liquatioin of grain boundary NbC precipitates. however, HAZ cracking has been observed in carbon-free superalloys as well, Therefore, research was initiated to examine grain boundary liquation and cracking in HAZs in a variety of Ni-based superalloys. It was found that intergranular cracking of grain boundaries involved liquation of several other phases, in addition to NbC, that were present in pre-weld microstructure of the alloy. These even included the primary strengthening phase,γ’, in a very widely used superalloy, Inconel 738. In addition, segregation of melting point depressant element B was also observed at gain boundaries in other superalloys, which also caused grain boundaries in HAZ to liquate and resulting in their cracking. An overview of microstructural aspects of different liquation phenomena involved and characteristics of the liquid film contributing to the HAZ microfissuring of nickel superalloys will be discussed in this presentation

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)0,001
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations33
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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