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Enregistrement W2942272448 · doi:10.22215/etd/2018-12708

Experimental and Modeling Studies of Creep Performance of Modified 9Cr-1Mo Steels with or without Oxidation-Resistant Coating

2018· dissertation· en· W2942272448 sur OpenAlexfundno aff
Xiaozhou Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCreepMaterials scienceGrain Boundary SlidingMetallurgyGrain boundaryDislocationCoatingClimbComposite materialDeformation (meteorology)Dislocation creepMicrostructureThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis presents experimental and modeling studies of creep performance of modified 9Cr-1Mo steel with and without an oxidation-resistant coating. A deformation-mechanism-based truestress (DMTS) creep model is proposed for predicting creep rate and creep life of modified 9Cr-1Mo steels. The DMTS model considers three well-recognized deformation mechanisms: dislocation glide, dislocation climb, and grain boundary sliding. Constant-load creep testing is conducted on modified 9Cr-1Mo steel in forged form, F91 (9Cr-1Mo-V-Nb). The creep performance of three types of F91 coupons, pristine, coated, and aged coupons is studied. The creep data obtained in the present study and those reported from the literature are used to validate the DMTS model. Four major achievements are obtained from this study. (i) The creep rate behavior of nine modified 9Cr-1Mo steels in various product forms including tubes, pipes, plates, and forging is systematically characterized in terms of power-laws representing the aboveidentified deformation mechanisms; (ii) The creep strain-time behavior of the pristine and coated F91 steel is analyzed to verify the basic DMTS model and the modified DMTS model with consideration of oxidation, showing excellent agreement with the experimental observations; (iii)

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 enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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