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Enregistrement W3117253764 · doi:10.18280/acsm.440602

Microstructural and Mechanical Characterization of Shielded Metal Arc Welded Dual Phase Steel Joints

2020· article· en· W3117253764 sur OpenAlexvenueno aff
Walid Laroui, Redouane Chegroune, Şükrü Talaş, М. Кеддам, Riad Badji

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMetallurgyMartensiteWeldingUltimate tensile strengthDuctility (Earth science)MicrostructureQuenching (fluorescence)Dual-phase steelFerrite (magnet)Volume fractionFormabilityHeat-affected zoneComposite materialCreep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dual Phase steels are widely used in industry for various reasons for their improved mechanical properties owing to their ferrite and martensite contents in microstructure and good formability at industrial scale to achieve final shape with good ductility. In this study, shielded metal arc welding experiments were performed in order to evaluate the metallurgically and mechanically the properties of Dual Phase steels obtained from plain carbon steel AISI 1010 by water quenching at intercritical temperatures. Martensite volume fraction (MVF) was related to the intercritical quenching temperature which defines the mechanical properties of Dual Phase steel. All the welding parameters were kept constant in order to get a value of heat input equals 1.37 KJ/mm for all weldments. Martensite was found to be predominated in the fusion zone and its hardness was the highest compared to base metal (BM) and heat affected zone (HAZ). The extent of ductile zone was found to be dependent on the MVF and reached over 1.2 mm wide. Tensile properties of weldments were deteriorated by 35% in ultimate tensile strength (UTS) and by 15% in elongation. The failure of all the welded joints was occurred in the SC zone, with the fractured surfaces of a dimple feature.

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 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,663

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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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