Strength and Temper Embrittlement of Heavy-Section 2[fraction one-quarter]Cr-1Mo Steel
Notice bibliographique
Résumé
The effects of austenitizing temperature and manganese, silicon, and phosphorus contents on temper embrittlement of 2 1 / 4 Cr-1Mo steel associated with its strength were studied using laboratory heats. High manganese content or high austenitizing temperature improves the strength and the initial toughness by suppressing the formation of ferrite. Once a fully bainitic structure is obtained, the increase in strength and the decrease in toughness are small even if the manganese content or the austenitizing temperature increases. The manganese content should be as low as possible under the condition where the fully bainitic structure is obtained for toughness in the step-cooled condition. The increase in susceptibility to temper embrittlement caused by a high austenitizing temperature is small. It may be compensated for by reducing manganese, silicon, or phosphorus content. The addition of silicon, intended to obtain higher strength, must be compensated for by lowering the phosphorus content to decrease the susceptibility to temper embrittlement. On the basis of the laboratory experiments, a 2 1 / 4 Cr-1Mo steel forging with a thickness of 397 mm was produced. The forging exhibited a good combination of strength and toughness in the step-cooled condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».