Effect of Carburizing and Nitriding on Fatigue Properties of 18Cr2Ni4WA Steel in Very High Cycle Fatigue Regime
Notice bibliographique
Résumé
The work aims to study the influence of carburizing and nitriding on fatigue properties of 18Cr2Ni4WA high strength steel in very high cycle fatigue regime. Very high cycle fatigue tests were carried out on 18Cr2Ni4WA Steel after carburizing and nitriding respectively. The micro morphology of fatigue fracture was observed by scanning electron microscope, the failure mode and failure mechanism were discussed. The relationship between fatigue life and defect size, FGA size, fish eye size of fracture was analyzed. The characteristic size of defects is evaluated by Gumbel, Weibull and GEV distribution functions, and a modified Akiniwa fatigue life prediction model considering the relationship between FGA size and inclusion size was established. The results showed that, nitriding and carburizing treatment improve the surface fatigue limit of the steel. The fatigue life decreases with the increase of internal defect size and FGA size. After carburizing and nitriding treatment, the internal fatigue strength of the specimen decreases slightly. When the failure probability is 99%, the internal defect sizes of nitrided specimens calculated by Weibull, Gumbel and GEV distributions are 141.5 μm, 148.4 μm and 211.7 μm respectively. The calculated internal defect sizes of carburized specimens are 47 μm, 67.8 μm and 40 μm respectively. Compared with the experimental data, the fatigue strength predicted by GEV is the most appropriate. carburizing and nitriding treatment can improve the surface fatigue strength of 18Cr2Ni4WA steel, but slightly reduce the internal fatigue strength. The prediction result of the new model is conservative when the failure probability is 99%, which is suitable for engineering application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».