Thermomechanical Behavior Modeling of a Cr-Ni-Mo-Mn-N Austenitic Stainless Steel
Notice bibliographique
Résumé
The analytical approach and the thermomechanical behavior of a Cr-Ni-Mo-Mn-N austenitic stainless steel were characterized based on the parameters of work hardening (h), dynamic recovery (r) and dynamic recrystallization (n, t0.5), considering constitutive equations (σ, ε) and deformation conditions expressed according to the Zener-Hollomon parameter (Z). The results indicated that the curves were affected by the deformation conditions and that the stress levels increased with Z under high work hardening rates. The σc/σp ratio was relatively high in the first part of the curves, indicating that softening was promoted by intense dynamic recovery (DRV). This was corroborated by the high values of r and average stacking fault energy, γsfe = 66.86 mJ/m2, which facilitated the thermally activated mechanisms, increasing the effectiveness of DRV and delaying the onset of dynamic recrystallization (DRX). The second part of the curves indicates that there was a delay in the kinetics of dynamic softening, with a higher value of t0.5 and lower values of the Avrami exponent (n) due to the competing DRV-DRX mechanisms, and steady state stress (σss) was achieved under higher rates of deformation.
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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 ».