Prediction of the Work-Hardening Exponent for 3104 Aluminum Sheets with Different Grain Sizes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A practical approach to predict the yield strength and work-hardening exponent (n value) to evaluate the deep-drawing performance of annealed 3104 aluminum sheets is presented in the present work by only measuring and analyzing the grain size of the sheet. The various grain sizes were obtained through the different annealing treatment and then the evolution of the n value under different strains and the yield strength of annealed 3104 aluminum sheet were evaluated. Results showed that the n value and yield strength vary greatly with the grain size. A mathematical model relating grain size d, work-hardening exponent n, target strain ε, and yield strength Rp0.2 was developed in the present work. Within the studied grain size range d (12–29 μm), the n value generally increased with d in a strain-dependent manner, such that n = 0.1875 − 85.03 × exp [ − d / 1.94 ] when the ε was less than 0.5%, but n = 0.3 − 0.15 d − 1 / 2 when the ε was greater than 2%. On the other hand, the n value was found to depend on the target strain ε as n = 0.276 − A 1 × exp [ − e / 1.0435 ] , where A1 varies with d and its value is in the range of 0.132–0.364. In addition, the relationship between Rp0.2 and d followed the Hall-Petch equation ( R p 0.2 = 36.273 + 139.8 × d − 1 / 2 ).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle