MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2088486741 · doi:10.1115/1.4027492

Metallurgical Investigations on Hyperplasticity in Dual Phase Steel Sheets

2014· article· en· W2088486741 sur OpenAlexafffund
Javad Samei, Daniel E. Green, Sergey F. Golovashchenko

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Science and Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésFormabilityMaterials scienceCrystal twinningFerrite (magnet)Dual-phase steelMartensiteMetallurgyNucleationDeformation (meteorology)Composite materialMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several researchers have reported that dual phase steel sheets exhibit hyperplasticity, that is, a significant formability improvement under certain high strain rate forming conditions. Hyperplastic behavior of dual phase steels formed using an electrohydraulic forming (EHF) process was previously investigated by the authors at both macro- (Golovashchenko et al., 2013, “Formability of Dual Phase Steels in Electrohydraulic Forming,” J. Mater. Process. Technol., 213, pp. 1191–1212) and microscales (Samei et al., 2013, “Quantitative Microstructural Analysis of Formability Enhancement in Dual Phase Steels Subject to Electrohydraulic Forming,” J. Mater. Eng. Perform., 22(7), pp. 2080–2088). A relative deformation improvement of approximately 20% in ferrite grains and 100% in martensite islands was reported in the EHF specimens compared to specimens formed under quasi-static conditions. In this paper, the remarkable deformation improvements of the constituents are discussed in terms of metallurgical mechanisms of deformation. The nucleation and multiplication of dislocations in ferrite and deformation twinning in martensite were found to be the principal mechanisms responsible for the significant improvements of deformation in EHF. In addition, these mechanisms enhance the plastic compatibility between the two phases which reduces the risk of decohesion and delays the onset of fracture in EHF specimens.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,387

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Manufacturing Science and EngineeringMême sujetMicrostructure and Mechanical Properties of SteelsTravaux en français237 207