MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2089750333 · doi:10.4028/www.scientific.net/msf.715-716.81

Modeling the Flow Curve of Hot Deformed Austenite

2012· article· en· W2089750333 sur OpenAlexaff
John J. Jonas, Xavier Quelennec, Lan Jiang

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDynamic recrystallizationFlow stressSofteningAusteniteRecrystallization (geology)Strain rateThermodynamicsWork hardeningHardening (computing)Hot workingStrain hardening exponentKineticsMetallurgyComposite materialMicrostructurePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 0.02%C plain carbon and a 0.22%C TRIP steel were tested in compression in the temperature range 900°C to 1150°C and strain rate range 0.05s -1 to 1s -1 . Thirty-two experimental flow curves were obtained in this way. The critical conditions for the initiation of dynamic recrystallization were determined by the double differentiation method. Using a dislocation density model to describe the austenite flow stress, the work hardening parameters r and h were derived and are used to model the flow curve in the absence of dynamic recrystallization. The latter was employed to calculate the fractional softening attributable to dynamic recrystallization. The kinetics of dynamic recrystallization are then described using Avrami kinetics. Finally, the dependences of the Avrami and work hardening parameters on Z, the Zener-Hollomon parameter, are used to model compression flow curves at strain rates an order of magnitude greater than the ones employed in the tests.

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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,288

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 savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterials science forumMême sujetMetallurgy and Material FormingTravaux en français237 207