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Enregistrement W3152956556 · doi:10.1007/s11661-021-06248-y

Effect of Heat Treatment on Microstructure Evolution of X38CrMoV5-1 Hot-Work Tool Steel Produced by L-PBF

2021· article· en· W3152956556 sur OpenAlexaff
Gregorio Carasi, Bosco Yu, Esther Hutten, Hatem S. Zurob, Riccardo Casati, Maurizio Vedani

Notice bibliographique

RevueMetallurgical and Materials Transactions A · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesPolitecnico di MilanoMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésMicrostructureMaterials scienceTemperingQuenching (fluorescence)MartensiteMetallurgyTransmission electron microscopyFusionAlloyComposite materialOpticsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The X38CrMoV5-1 hot-work tool steel produced by laser powder bed fusion was investigated to assess the effect of quenching and tempering and direct tempering on the as-built microstructure. After the printing process, the material microstructure appeared to be characterized by a fine cellular network consisting of γ -Fe cell boundaries and α ′-Fe cores. Scheil–Gulliver curves, X-ray diffraction patterns, and transmission electron microscopy images suggested a transformation of the inner core zone from δ -Fe to α ′-Fe through γ -Fe. Air quenching promoted the transition of the solidification structure into a fully martensitic microstructure. Both as-built and quenched samples revealed the presence of manganese oxides and vanadium carbonitrides forming core-shell structures. After tempering, starting from as-built and from quenched condition, a dispersion of nano-sized V and Cr-rich second phases was formed in the microstructure, achieving hardness values comparable to those obtained by the same alloy produced by conventional methods. The specimen tempered directly after the laser powder bed fusion process showed a hardness peak shifted towards higher temperatures compared to the conventionally tempered sample.

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 enseignants0,006
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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