MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2206581970 · doi:10.1016/j.proeng.2015.12.636

Effect of Cold Forming on the High Cycle Fatigue Behaviour of a 27MnCr5 Steel

2015· article· en· W2206581970 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProcedia Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceForgingResidual stressFatigue limitForming processesComposite materialElectron backscatter diffractionSurface roughnessMicrostructureMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold extrusion is a process commonly used to manufacture drive train components in the automotive industry. Large plastic strains can be applied during this operation (up to 150%) and greatly changes the mechanical properties of the resulting material. This study, part of the ANR project Defisurf focuses on the impact of cold-forging process parameters on the fatigue behavior of steel components. The goal is to decouple the various effects of cold-working by analyzing the material properties and performing fatigue tests. A specific tool has been developed, in collaboration with the Gevelot company, to get original fatigue specimen able to characterize the effect of the manufacturing process on the fatigue behavior. The specimens are extruded from two different initial diameters, giving two different reductions in cross-section of 18% and 75% respectively. These values represent the range of cross-section reduction found in cold-forging: a minimum reduction is always applied, and above 75% reduction the components can be damaged (e.g. tearing). To understand the influence of cold-forging, the following analyses have been undertaken for each condition: mono- tonic tensile properties, microstructure, EBSD, residual stresses, hardness and surface roughness. Simulation of the forming process and microstructural observations of the two batches show that the plastic strain is homogeneous in the specimen section. For both reduction factors, the forming process has a positive effect on the components properties: induced residual stresses in compression and improve hardness and roughness (Ra decreasing). Push pull and plane bending fatigue tests show that the fatigue strength is about 30% higher for the high wrought batch. Residual stresses are not relaxed by the applied fatigue loads. SEM observations of the fatigue failure surfaces, for both extrusion condi- tions, show that there is no inclusion or surface defect at the initiation site. All investigations show that strain hardening is the principal material parameter responsible for the increase in fatigue 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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,511

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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