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Enregistrement W2087744707 · doi:10.1002/srin.201200166

Effect of Dynamic Transformation on the Mean Flow Stress

2012· article· en· W2087744707 sur OpenAlexaff
John J. Jonas, Chiradeep Ghosh, Vladimir V. Basabe

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAusteniteMaterials scienceFlow stressThermodynamicsInverseMechanicsMetallurgyFerrite (magnet)MathematicsComposite materialGeometryPhysicsStrain rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flow curves were determined in torsion at a series of temperatures on four plain C steels and a Nb microalloyed steel of increasing C concentration. The mean flow stresses (MFSs) pertaining to each experimental condition were calculated from the flow curves by integration. These are plotted against inverse absolute temperature in the form of Boratto diagrams. The stress drop temperatures, normally defined as the upper critical temperature $A_{{\rm r3}}^{{\rm *}} $ , were determined from these diagrams. These are shown to be about 40°C above the paraequilibrium and about 20°C above the orthoequilibrium temperatures. This type of behavior is ascribed to the occurrence of dynamic transformation (DT) during deformation. The general characteristics of the DT of austenite to ferrite are reviewed. It is suggested that some of the unexpected load drops that have been reported to take place above the A e3 temperature in strip mills may be attributable to this phenomenon.

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 enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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