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Enregistrement W2996629636 · doi:10.1007/s11661-019-05587-1

Modeling Solid-State Phase Transformations of 13Cr-4Ni Steels in Welding Heat-Affected Zone

2019· article· en· W2996629636 sur OpenAlexaff
Jean-Benoît Lévesque, Jacques Lanteigne, Henri Champliaud, Daniel Paquet

Notice bibliographique

RevueMetallurgical and Materials Transactions A · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWeldingDiffusionless transformationMartensitic stainless steelMetallurgyMartensiteAusteniteAustenitic stainless steelResidual stressQuenching (fluorescence)Microstructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fatigue damage is commonly encountered by operators of Francis type hydraulic turbine runners made of 13Cr-4Ni soft martensitic stainless steel. These large and complex welded casting assemblies are subjected to fatigue crack initiation and growth in the vicinity of their welded regions. It is well known that fatigue behavior is influenced by residual stresses and the microstructure. By including solid-state phase transformation models in welding simulations, phase distribution can be evaluated along with their respective volumetric change and their effect on residual stresses. Thus, it enables the assessment of welding process on fatigue crack behavior by numerical methods. This paper focuses on modeling solid-state phase transformations of 13Cr-4Ni soft martensitic stainless steel, used for manufacturing hydraulic turbine runners, occurring upon welding. It proposes to determine the material parameters of the models for both the austenitic and the martensitic transformation by nonisothermal dilatometry tests. The experiments are conducted in a quenching dilatometer with applied thermal conditions as experienced in the heat-affected zone of homogeneous welds. The activation energy and the kinetic parameters of the austenitic transformation from fully martensitic state are measured from the experimental results. The martensitic transformation modeling from a fully austenitic domain is also presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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