Effect of Number of Roughing Passes on the Dynamic Transformation of Austenite during Simulated Plate Rolling
Notice bibliographique
Résumé
When austenite is deformed within the austenite phase field, it partially transforms dynamically into ferrite. Here, plate rolling simulations were carried out on an X70 steel using rough rolling passes of 0.4 strain each. The influence of the number of roughing passes on the grain size and volume fraction of induced ferrite was determined. Up to three roughing passes applied at 1100 °C followed by 5 finishing passes at 900 °C were employed. The sample microstructures were analysed by means of metallographic techniques. Both the critical strain to the onset of dynamic transformation as well as the grain size decreased with pass number during the roughing simulations. For the finishing passes, the mean flow stresses (MFS`s) applicable to each schedule decreased when a higher number of roughing passes was applied. The volume fraction of dynamically formed ferrite retained after simulated rolling increased with the roughing pass number. This is ascribed to the increased amount of ferrite retransformed into austenite and the finer grain sizes produced during roughing. The forward transformation is considered to occur displacively while the retransformation into austenite during holding takes place by a diffusional mechanism. This indicates that both dynamic transformation (DT) and dynamic recrystallization were taking place during straining.
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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 | 0,001 |
| 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 ».