Recent Aspects on the Effect of Inclusion Characteristics on the Intragranular Ferrite Formation in Low Alloy Steels: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intragranular ferrite (IGF), which nucleates from specific inclusion surfaces in low alloy steels, is the desired microstructure to improve mechanical properties of steel such as the toughness. This microstructure is especially important in the coarse grain heat affected zone (CGHAZ) of weldments. The latest review paper focusing on the role of non-metallic inclusions in the IGF formation in steels has been reported by Sarma et al. in 2009 (ISIJ int., 49(2009), 1063–1074). In recent years, large amount of papers have been presented to investigate different issues of this topic. This paper mainly highlights the frontiers of experimental and theoretical investigations on the effects of inclusion characteristics, such as the composition, size distribution and number density, on the IGF formation in low carbon low-alloyed steels, undertaken by the group of Applied Process Metallurgy, KTH Royal Institute of Technology. Related results reported in previous studies are also introduced. Also, plausible future work regarding various items of IGF formation is mentioned in each section. This work aims to give a better control of improving the steel quality during casting and in the heat affected zone (HAZ) of weldment, according to the concept of oxide metallurgy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».