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Enregistrement W2994842731 · doi:10.3390/met10010029

Heat-Affected-Zone Liquation Cracking in Welded Cast Haynes® 282®

2019· article· en· W2994842731 sur OpenAlexfundno aff
Sukhdeep Singh, Joel Andersson

Notice bibliographique

RevueMetals · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundGöteborgs UniversitetKnut och Alice Wallenbergs StiftelseChalmers Tekniska HögskolaUniversity of Manitoba
Mots-clésLiquationCrackingWeldabilityMetallurgyMaterials scienceGrain boundaryDissolutionHomogenization (climate)Heat-affected zoneWeldingComposite materialChemistryMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Varestraint weldability testing and Gleeble thermomechanical simulation of the newly developed cast form of Haynes® 282® were performed to understand how heat-affected-zone (HAZ) liquation cracking is influenced by different preweld heat treatments. In contrast to common understanding, cracking susceptibility did not improve with a higher degree of homogenization achieved at a higher heat-treatment temperature. Heat treatments with a 4 h dwell time at 1120 °C and 1160 °C exhibited low cracking sensitivity, whereas by increasing the temperature to 1190 °C, the cracking was exacerbated. Nanosecond ion mass spectrometry analysis was done to characterize B segregation at grain boundaries that the 1190 °C heat treatment indicated to be liberated from the dissolution of C–B rich precipitates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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