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Enregistrement W2625270049 · doi:10.1098/rsta.2016.0407

Alloy and composition dependence of hydrogen embrittlement susceptibility in high-strength steel fasteners

2017· article· en· W2625270049 sur OpenAlexafffund
S. Brahimi, S. Yue, K. R. Sriraman

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFastenerMaterials scienceHydrogen embrittlementMetallurgyBrittlenessUltimate tensile strengthEmbrittlementTemperingMicrostructureHydrogenCorrosionChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-strength steel fasteners characterized by tensile strengths above 1100 MPa are often used in critical applications where a failure can have catastrophic consequences. Preventing hydrogen embrittlement (HE) failure is a fundamental concern implicating the entire fastener supply chain. Research is typically conducted under idealized conditions that cannot be translated into know-how prescribed in fastener industry standards and practices. Additionally, inconsistencies and even contradictions in fastener industry standards have led to much confusion and many preventable or misdiagnosed fastener failures. HE susceptibility is a function of the material condition, which is comprehensively described by the metallurgical and mechanical properties. Material strength has a first-order effect on HE susceptibility, which increases significantly above 1200 MPa and is characterized by a ductile--brittle transition. For a given concentration of hydrogen and at equal strength, the critical strength above which the ductile-brittle transition begins can vary due to second-order effects of chemistry, tempering temperature and sub-microstructure. Additionally, non-homogeneity of the metallurgical structure resulting from poorly controlled heat treatment, impurities and non-metallic inclusions can increase HE susceptibility of steel in ways that are measurable but unpredictable. Below 1200 MPa, non-conforming quality is often the root cause of real-life failures.This article is part of the themed issue 'The challenges of hydrogen and metals'.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,239 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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