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Enregistrement W2062512466 · doi:10.1179/000844311x13117643274631

Strain hardening characteristics of deep drawing quality steels with geometric constraints

2011· article· en· W2062512466 sur OpenAlexaff
Ushasi Roy, Abhishek Kumar, Ladislav Pešek

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensThinkpath Engineering Services (Canada)Carleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHardening (computing)Deep drawingStrain hardening exponentMaterials scienceStrain (injury)Quality (philosophy)MetallurgyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strain hardening characteristics of two rolled deep drawing quality (DDQ) steels, namely, interstitial free (IF) and aluminium killed (AK), have been studied with and without the presence of geometric constraints at room temperature. Strain hardening exponent and rate are investigated for plain, centre holed and double notched sheet specimens for both longitudinal and transversal orientations. Four empirical relations based on total and incremental stress and strain components are considered to get a deeper insight into the deformation and workhardening behaviour of annealed sheets. Strain hardening exponents and yield strengths for steel with ultralow carbon contents (IF) are found in the range of 0·22–0·30 and 145–170 MPa respectively. The steel grade (AK) with higher carbon content (0·028%) and yield strength (174–197 MPa) exhibits strain hardening exponent around 0·18–0·27. Single and two-stage workhardening is observed for the IF and AK grades. Workhardening as a function of plastic strain follows the power law relation of the form workhardening rate (WHR) = α(ϵT)β . A transition from high to low hardening rate tends to occur for strains ranging from 0·05 to 0·10. An analytical model is formulated for theoretical estimation of strain hardening exponent from true strain data. The experimentally determined and the theoretically computed strain hardening exponent data match fairly well.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,205 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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