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Enregistrement W2935358710 · doi:10.1038/s41598-019-42037-9

Cascading phase transformations in high carbon steel resulting in the formation of inverse bainite: An atomic scale investigation

2019· article· en· W2935358710 sur OpenAlexaff
Rangasayee Kannan, Yiyu Wang, Jonathan D. Poplawsky, S. S. Babu, Leijun Li

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryOffice of ScienceU.S. Department of Energy
Mots-clésBainiteCementiteAusteniteFerrite (magnet)Atom probeMaterials scienceIsothermal processIsothermal transformation diagramMetallurgyNucleationThermodynamicsMicrostructureComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atom probe tomography (APT) has been used to understand the redistribution of solutes during the isothermal cascading phase transformations from supersaturated austenite resulting in the formation of inverse bainite. Different cascading reactions resulting in the formation of inverse bainite, namely the cementite midrib formation, ferrite formation, secondary cementite formation, and the degenerated microstructure of inverse bainite have been studied in detail. Solute profiles across the different transformation interfaces indicate Negligible Partitioning Local Equilibrium (NPLE) type growth kinetics for cementite midrib, whereas a transition in growth kinetics from Para Equilibrium (PE) to Negligible Partitioning Local Equilibrium (NPLE) is observed for secondary cementite and ferrite transformation. The results provide a strong indication that the inverse bainitic transformation occurs as a consequence of individual cascading phase transformations starting from parent austenite, and the transformation of inverse bainite occurs in a similar manner to Widmanstatten ferrite/bainitic ferrite with carbon diffusion-controlled growth, and without any reconstructive or long-range diffusion of substitutional solutes.

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 enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,284

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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