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Enregistrement W3094928848 · doi:10.2495/hpsm200021

MULTI-PHASE NANOSTRUCTURED 60Si2Mn DISC SPRING BY A NOVEL AUSTEMPERING PROCESS

2020· article· en· W3094928848 sur OpenAlexaff
Jiacheng Li, Yun Hang, Shuang Zhou, Xuan Wang, Zhongyang Liang, Wentao Zhou, Derek O. Northwood, Cheng Liu

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on the built environment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Materials scienceSpring (device)Phase (matter)MetallurgyComputer scienceMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A disc spring, also known as a Belleville spring, is a conical shell which can be loaded along its axis either statically or dynamically.It can generate a high force in a very short spring length with minimal movement when compressed.A novel multi-step austempering heat treatment process is developed to improve both the hardness and strength of a conventional 60Si2Mn disc spring.In this case, the disc spring is austenitized at 900°C for 0.5 h, control-quenched to a temperature below Ms (the starting temperature of martensite transformation) for a very short time, subsequently heated to the Ms point and holding for a specific time, and finally air cooled to the room temperature.It is found that the resulting multiphase microstructure consists mainly of prior lenticular martensite formed during controlled quenching (PM), needle bainitic ferrite (BF), and high carbon enriched retained austenite (RA).Further observation shows that a nanostructured (BF+RA)nano phase including lath BF and film RA with a width of about 100 nm nucleates around the PM.Such a microstructure results in uniform compression behavior, and significantly higher strength and hardness than for a conventional 60Si2Mn disc spring.This controlled multi-step austempering process is a promising solution for enhancing the disc spring properties for those applications involving higher loading and fatigue conditions.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2020
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