Study of Martensitic Transformation in 304L Austenitic Stainless Steel after Tensile and Low Cycle Fatigue Tests
Notice bibliographique
Résumé
There are many studies on austenitic stainless steels with transformation induced plasticity (TRIP). Basically, in these steels, there is a significant increase in strength and toughness with the transformation of austenite to martensite. 304L steel finds extensive application in industry. Studies relating to martensitic transformation with plastic deformation are quite common. Many studies involve monotonic loading relating to the martensite formed. In practice, 304L steels are subject to distinct types of loading and possibly with stress concentrators. Thus, also in smaller quantities, it is possible to find in the literature studies involving cyclic loading with the TRIP effect. To contribute to the literature on the analysis of the TRIP effect on these steels, 304L steel samples with stress concentrators underwent interrupted monotonic tensile tests. Optical microscopy (OM) and x-ray diffraction (XRD) technique characterized the martensitic transformation. Other 304L steel samples with a stress concentrator underwent a low cycle fatigue test. The martensitic transformation, in this case, was possible to follow with the electron backscatter diffraction technique (EBSD). The samples after the interrupted monotonic tests show a high martensite volume fraction formed 1mm away from the notch (30% to 50%), due to the plastic deformation suffered. From 5.5mm of the notch, the samples again display a microstructure like that of the as-received (AR) sample. For the low cycle fatigue tested sample, the high concentration of deformation-induced martensite was within 15mm of the discontinuity. Approximately 0.5mm from the circular discontinuity, the sample again has a microstructure like the initial sample (IS).
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».