MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2059376717 · doi:10.1002/srin.201200260

The Influence of Friction on the Texture Formation of a IF Steel during Hot Rolling in the Ferrite Region

2013· article· en· W2059376717 sur OpenAlexaff
Ming Xia Jia, Ya Ping Lü, Ling Xu, Yue Song

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMicrostructure and mechanical properties
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureFerrite (magnet)Texture (cosmology)Finite element methodDiffractometerComposite materialMetallurgyShear (geology)Friction coefficientScanning electron microscopeStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of friction on evolution of the microstructure and texture during hot rolling in the ferrite region was studied with secondary electromicroscopy (SEM), X‐ray diffractometer, and FEM simulation. The friction between a roll and a steel sheet surface leads to the formation of notable through‐thickness texture gradients. The finite element method (FEM) simulation shows that the large friction coefficient between a roll and sample results in a pronounced variation of ${\dot {\varepsilon }}_{13} $ (shear strain rate) and large ε 13 / ε 11 value which accounts for strong {110}<001> texture components and weak γ‐fiber components at rolled sheet surface; whereas the friction condition do not exert notable effect on texture formation at the sheet center.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuesteel research internationalMême sujetMicrostructure and mechanical propertiesTravaux en français237 207