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Enregistrement W2068203055 · doi:10.1179/cmq.2003.42.3.333

AUSTENITIC MANGANESE STEELS – DEVELOPMENTS FOR HEAVY HAUL RAIL TRANSPORTATION

2003· article· en· W2068203055 sur OpenAlex
Richard W. Smith, W.B.F. Mackay

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlloyMetallurgyAusteniteMaterials scienceToughnessManganeseWeldingHumanitiesArtMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1882, Sir Thomas Hadfield patented an alloy with quite remarkable properties. Its composition was Fe-1.3%C-13%Mn and it was the toughest alloy known! The claim has stuck for the century since then and the alloy is now used universally for the “frog” in railway crossings in countries such as Canada where heavy loads are moved by rail using high axle loading. In fact, the alloy is very soft when cast, but hardens rapidly when deformed.The work described has been concerned with modifying the composition of the alloy in order to trade some of the enormous toughness for improved deformation and abrasion resistance in the as-cast condition. Since these frogs are usually rebuilt by arc welding, this too was examined in the test alloys. Recommendations are made for small metallic additions, improved heat treatment and an improved welding rod composition for use in rebuilding damaged Hadfield’s steel frogs.En 1882, Sir Thomas Hadfield a breveté un alliage ayant des propriétés bien remarquables. Sa composition était Fe-1.3%C-13%Mn et c’était l’alliage le plus résilient qui soit! La revendication a tenu tout le siècle qui a suivi et l’alliage est maintenant utilisé universellement pour le coeur d’aiguillage dans les croisements de chemin de fer dans des pays comme le Canada où des charges lourdes sont déplacées par rail en utilisant une charge élevée par essieu. En fait, l’alliage est très mou lorsqu’il est coulé mais il durcit rapidement lorsqu’il est déformé.Le travail décrit concerne la modification de la composition de l’alliage afin d’échanger un peu de l’énorme résilience contre une amélioration de la déformation et de la résistance à l’abrasion sous la condition de brut de coulée. Puisque ces coeurs d’aiguillage sont habituellement remis en état par le soudage à l’arc, on a également examiné cela dans les alliages évalués. On recommande de petites additions métalliques, un traitement thermique amélioré et une composition améliorée de la baguette de soudure pour utilisation dans la remise en état de coeurs d’aiguillage endommagés en acier de Hadfield.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,912

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,176 · 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