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Enregistrement W2965041101 · doi:10.11159/mmme19.117

Influence of Sn on Practical Performances of Structural Steels

2019· article· en· W2965041101 sur OpenAlexvenueno aff
Kazuki Inujima, Kazutoshi Ichikawa

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some organisations are now considering further use of "recycled steel" to reduce environmental impacts because they believe such steel may contribute to reduce CO2 emission compared with steel made of iron ores.In the case of "recycled steel" however, impurity concentration may increase if they are made of low-quality recycled materials; especially some elements such as Cu and Sn are difficult to remove from steels.These elements are called as "tramp elements" and there even is a report that concentrations of these elements in scrap are increasing recently [1]."Recycled steel" steels are often used for structural steels (i.e., for constructions) which should have high strength, toughness and weldabilities.Sn is particularly well-known as a detrimental element for structural steels.Therefore, it is important to identify the influence of Sn on mechanical properties of structural steels.5 casted steels with different Sn concentration are rolled into 75mm thick plates and water-cooled in this study, Mechanical properties, such as strength, ductility and Charpy toughness, are then examined in the directions of length and width for all the plates.Furthermore, characteristics of thickness direction are also investigated to evaluate lamellar tear susceptibility, which is a weld flaw.In addition, microstructures and ferrite matrix hardness are measured and investigated to discuss the influence and mechanisms of Sn on the mechanical properties of steels.As the results, yield and tensile strength and absorbed energy in 20℃ are decreased and fracture appearance ductile to brittle transformation temperature (FATT) is increase with the increase in Sn.Toughness (FATT and absorbed energy) in thickness direction are particularly deteriorated by Sn.It can be assumed that, according to the considerations on tensile and hardness test results, strengthening and deterioration in toughness by Sn are due to solid solution strengthening.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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