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Enregistrement W3154190588 · doi:10.1080/00084433.2021.1910426

A microstructural and damage investigation into the effect of coiling temperature on the low temperature impact behaviour of an HSLA structural steel

2021· article· en· W3154190588 sur OpenAlexafffund
Siwei Wu, Alexander Bardelcik, Tihe Zhou, Peter Badgley, Chad Cathcart

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCharpy impact testMaterials scienceVoid (composites)MicrostructureCarbideFerrite (magnet)PearliteMetallurgyGrain boundaryBrittlenessNucleationComposite materialAusteniteThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An HSLA grade of structural steel was hot rolled using a coiling temperature of 500°C (CT500) or 540°C (CT540). As expected, the lower coiling temperature resulted in a more refined ferrite grain structure and a more dispersed distribution of smaller pearlite grains and carbides which formed along grain boundaries. Instrumented Charpy V-notch (CVN) tests were conducted and the CT500 material resulted in a higher ductile-brittle transition temperature, which was unexpected for the more refined microstructure. Damage evolution was characterized from the tested CVN specimens and revealed that a higher initial void/inclusion content for CT500 resulted in elevated void area fraction and void density values near the fracture surface of this material. Also, the refined distribution of carbides contributed to the higher void nucleation rate of CT500, which ultimately reduced the low temperature impact performance of this material.

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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,652

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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