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Enregistrement W3153135787 · doi:10.5267/j.esm.2021.2.001

The impact of heat input on the mechanical properties and microstructure of High Strength Low Alloy steel welded joint by GMA welding process

2021· article· en· W3153135787 sur OpenAlexvenueno aff
Saadat Ali Rizvi, Rajnish Singh, Saurabh Kumar Gupta

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWeldingMicrostructureUltimate tensile strengthIndentation hardnessGas metal arc weldingMetallurgyHeat-affected zoneAlloyComposite materialJoint (building)High-strength low-alloy steelStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The basic aim of this study was to find a relationship between heat input and mechanical properties of high strength low alloy steel (HSLA) welded joints and also elaborate its effect on microstructure. The combined effect of welding current, voltage and speed i.e. Heat Input on mechanical properties of High Strength Low Alloy Steel (ASTM A242 type-II) weldments have been studied in the present work. HSLA steel work pieces were welded by Gas metal arc welding (GMAW) process under varying welding current, arc voltage, and welding speed. Total nine samples were prepared at different heat input level i.e. 1.872 kJ/mm, 1.9333 kJ/mm, 2.0114 kJ/mm, 2.1 kJ/mm, 2.1956 kJ/mm, 2.296 kJ/mm, 2.4 kJ/mm, 2.5067 kJ/mm and 2.6154 kJ/mm It was observed that as heat input increases the ultimate tensile strength and microhardness of weldment decreased while impact strength increased and it was also observed that on increasing the heat input grain size of microstructure tends to coarsening it is only due to decreasing in cooling rate.

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 enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,646

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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