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Enregistrement W3203991161 · doi:10.18280/acsm.450408

Effect of the Grain Sizes on the Ultrasonic Propagation and Attenuation on Different Types of Steels Microstructure During Non-Destructive Testing

2021· article· en· W3203991161 sur OpenAlexvenueno aff
Irida Markja, Klodian Dhoska, Dervish Elezi, Reza Moezzi, Michal Petrů

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyEuropean Commission
Mots-clésMicrostructureMaterials scienceUltrasonic sensorAttenuationUltrasonic testingGrain sizeNondestructive testingComposite materialMetallurgyAcousticsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we have proposed an experimental study of the steel grains sizes effect on the shift frequency of the ultrasonic waves being propagated in steels. Ultrasonic testing has been used in most inspection services for different materials as non-destructive testing. The novelty of our research work has been focused on the investigation of the new method for determining microstructure evolution of metals by using ultrasonic signals in conjunction with changes in grain size and hardness of steels. Furthermore, we have studied the microstructure of steel types S355, S275, Corten B and S275N. The microstructure results of steels have shown the changes that have been undergone from thermal and mechanical processes by using the attenuation of ultrasound waves during non-destructive testing.

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)0,001
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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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