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Enregistrement W3047669220 · doi:10.1002/srin.202000203

Horizontal Single Belt Casting of Thin Strips of an Advanced High Strength Steel (Fe–21%Mn–2.5%Al–2.8%Si–0.08%C wt%)

2020· article· en· W3047669220 sur OpenAlexaff
Usman Niaz, Mihaiela Isac, R. I. L. Guthrie

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSTRIPSNozzleCastingProfilometerSurface finishMetallurgyMicrostructureFree surfaceSurface roughnessComposite materialMechanicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research presents numerical modeling and experimental results on thin strips of Fe–21%Mn–2.5%Al–2.8%Si–0.08%C wt% steel, obtained using the horizontal single belt casting (HSBC) process. The free stream of the molten metal, exiting from a nozzle slot, was observed to be highly unstable and nonuniform, after interacting with a 30° inclined refractory plane of a delivery system. However, increasing the inclination of the refractory plane to 45°–60° allows the falling molten metal free stream to become much more stable and less fluctuating. In addition, the molten metal can undergo a hydraulic jump when impacting and flowing down these inclined refractory planes. These hydraulic jumps result in the generation of free surface waves, which travel further downstream. Fortunately, these instabilities are not usually detrimental to the surface quality of the casting, as they are rapidly damped, to disappear within a short distance, prior to solidification. The types and numbers of solid phases then forming for this steel, under the relevant Scheil cooling conditions, are determined using FactSage software. The surface roughness of the cast strip was evaluated using a Nanovea 3D surface profilometer. Microstructures of the cast and heat‐treated strips were determined using Optical and Electron microscopes.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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