Determination of Optimal Forging Conditions for Void Elimination in Large Steel Ingots
Notice bibliographique
Résumé
The presence of internal voids is commonly observed throughout the casting and solidification of large size ingots. Their mechanical closure is generally achieved during the initial deformation of a hot forming process. The present work focuses on the determination of optimal forging conditions for void elimination in large steel ingots with respect to the involved materials and industrial processes. A state of the art is compiled as initial research in order to develop a solid background in void elimination theory. An extensive review of void closure models is presented and characterisation techniques are discussed. It is shown that current void closure models lack application to industrial scale forgings. An analysis of the industrial partner’s open die forging procedure ensues and characteristic forging sequences are introduced. Feasibility for further forging analysis using experimental data is evaluated and successfully proposed. A novel method for fast calculating void closure models is developed. Rational polynomial functions are established for the calculation of material dependant constants. 3D mapping is used to evaluate the influence of the triaxiality state and material parameters. The void closure model is validated for use on high strength steels from the industrial partner. Void closure is modeled and simulated during an open die forging sequence. The effect of in-billet void positioning is studied and the forging sequence effectiveness for void closure is validated and characterized for different zones. An original combination of data from relative void closure and volumetric strain rate provides a way for forging optimisation. Novel software for successful open die slab forging, Forge Calculus, is developed based on large amounts of experimental data. The in-house code provides fundamental information for setting forging standards. Future development concerning real time prediction of forging quality is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».