Influence of Laves Phase Precipitation on Material Degradation of W Alloyed 9%Cr Ferritic Steel during Creep.
Notice bibliographique
Résumé
The influence of Laves phase precipitation on a fracture process and creep rupture strength of W alloyed 9%Cr ferritic steel was investigated. Additionally, the change in strengthening factors during creep was examined by Vickers hardness and nano-indentation tests in order to clarify the material degradation mechanism. The main results obtained are as follows.(1) Laves phase is the preferred site for cavity to initiate. This cavity initiation at Laves phase and subsequent small crack formation cause the fracture of long-termed creep specimen.(2) The creep rupture strength at 600°C decreases with pre-aging at 650°C. Laves phase is closely associated with the decrease in the rupture strength, because the rupture time decrease as the amount of Laves phase increases.(3) Nano-indentation testing technique revealed that the matrix softening during thermal aging was caused by the decrease in the amount of W and Mo in solid solution due to Laves phase precipitation. This decrease in solidsolution strengthening due to Laves phase precipitation causes the above-mentioned decrease in the rupture strength.(4) The annihilation of dislocation is the predominant factor of the matrix softening in the transient creep region, while the matrix hardness decreases as the amount of W and Mo in solid solution decreases with Laves phase precipitation after the transient region.
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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) | 0,000 | 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 ».