Quasi in-situ EBSD characterization of the evolution of microtexture and microstructure in non-oriented electrical steels during cold rolling and annealing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-oriented electrical steel sheets are extensively used to manufacture core laminations for electric motors. The microstructure and crystallographic texture of the final thin sheets have a significant effect on the magnetic quality of the lamination core. Controlling the development of microstructure and texture during thermomechanical processing of these steels is of great practical importance. Although the final microstructure and texture of the steel sheets are affected by all the processing procedures employed, cold rolling and final annealing have the most direct effect since these are usually the final steps to process the steel. Although much effort has been made to study the evolution of microstructure and texture in non-oriented electrical steels, the formation mechanisms of the final microstructure and texture during annealing (especially grain growth) are still not completely understood, which is partially due to the fact that it is very difficult to directly investigate these processes using conventional characterization techniques. In this research, a quasi in-situ electron backscatter diffraction (EBSD) technique was presented, which enabled the tracking of the changes of the morphology and orientation of individual grains during cold rolling and the subsequent annealing process. The experiments revealed the rotations of individual grains under plane strain compression, and tracked the formation of nuclei from the deformed matrix and the growth of new grains during the recrystallization process. The results provided valuable insights into the evolution of microstructure and microtexture during cold rolling and annealing of non-oriented electrical steels, and helped understand the mechanisms that govern the nucleation and grain growth during recrystallization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».