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Enregistrement W2886936201 · doi:10.1002/srin.201800207

Role of Prior Martensite in a 2.0 GPa Multiple Phase Steel

2018· article· en· W2886936201 sur OpenAlexaff
Xixi Cui, Derek O. Northwood, Cheng Liu

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesYangzhou University
Mots-clésMartensiteAusteniteMaterials scienceIsothermal processQuenching (fluorescence)Ferrite (magnet)BainiteUltimate tensile strengthMicrostructureMetallurgyPhase (matter)Isothermal transformation diagramComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 55Mn2SiCr steel is developed by a novel multiple‐step process, which involves austenitizing at 900 °C for 30 min, rapid quenching to 210 °C, then holding at 170 °C for 5 min, and isothermally holding at 250 °C for different times, and finally cooling in air. The mixed microstructure consists of lenticular prior martensite (PM), fine needle bainitic ferrite (BF), and filmy retained austenite (RA). The results show that the highest tensile strength of 2030 MPa with a bending strength of 4000 MPa is achieved at 250 °C for 120 min. This is attributed to a synergistic multi‐phase strengthening effect. The presence of martensite formed during the quenching process prior to the isothermal treatment, accelerates the kinetics of subsequent nano‐scaled super bainitic transformation by bainitic laths nucleating quickly at the martensite‐austenite interfaces. The product of austenite fraction and its carbon content is found to be another important factor for controlling the strength. In addition, the phase evolution as well as carbon partitioning mechanism during isothermal treatment is discussed.

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)0,000
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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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