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Influence of Severe Accumulative Rolling in a Low Carbon Microalloyed Steel

2005· article· en· W2090040640 sur OpenAlexaff
Ho Sup Sim, Kon Bae Lee, Hyung Ryul Yang, Hoon Kwon

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensLa Cité Collégiale
Organismes subventionnairesKorea Science and Engineering Foundation
Mots-clésMaterials scienceBainitePearliteMetallurgyMicrostructureFerrite (magnet)HardenabilityAusteniteMartensiteUltimate tensile strengthMicroalloyed steelStrain hardening exponentDeformation (meteorology)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effect of the severe deformation by multi-pass rolling on microstructure and tensile properties was analyzed in terms of rolling temperature, plate thickness, and cooling rate for a modified API X65 steel containing B. The plates, 80 and 50 mm thickness, were rolled six times by 20%/pass (total 75%) to 20 and 12 mm, at 1023 K of unrecrystallized γ region or 973 K of intercritical (α+γ) region, and then quenched in water or oil. All specimens except one oil-quenched condition showed relatively high UTS 700-830 MPa and the continuous yielding(YR~0.6), typical mode of the (ferrite + martensite (bainite)) dual phase microstructure. In contrast, one oil-quenched specimen with the 973 K-20 mm condition, exhibited the discontinuous yielding (YR~0.8), indicating that the microstructure basically consists of ferrite plus pearlite, as well as a relatively low UTS 660 MPa. The degree of deformation really occurring within materials, i.e., strain hardening seems to be enhanced with a decrease in deformation temperature. As the degree of deformation increases, the remaining austenite, not dynamically transformed to fine ferrite, becomes increasingly unstable. A lower hardenability of this remaining austenite thus would lead to a higher possibility to transform into the (ferrite + pearlite) structure of lower strength rather than the (ferrite + martensite (bainite)) of higher strength.

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 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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,445

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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