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Enregistrement W3215660953 · doi:10.1016/j.jmrt.2021.11.064

Understanding crystallographic orientation, microstructure and mechanical properties dependent interaction between recrystallization and phase transformation of a Fe–Al–Mn–Mo–C dual-phase steel

2021· article· en· W3215660953 sur OpenAlexaff
Hongbo Pan, Weiming Liu, Huiting Wang, Yonggang Liu, Tian Yaqiang, Ke Chen, Xiaohui Shen, Hua Zhan, Xiangyang Mao, Yangyang Xiao, D.Y. Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Research and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceRecrystallization (geology)AusteniteNucleationAnnealing (glass)MicrostructureFerrite (magnet)Dynamic recrystallizationMetallurgyUltimate tensile strengthBeta ferriteCrystallographyComposite materialHot workingThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The competition mechanism of ferritic recrystallization and austenitic transformation, nucleation and growth kinetics of different crystallographic orientation components during intercritical annealing of a cold-rolling Fe–Al–Mn–Mo–C deep drawing dual-phase steel were investigated by a series of continuous annealing simulation experiments. The experiments provided an insight into the microstructural characteristics and mechanical behaviors that were caused from the interaction of primary recrystallization and phase transformation. The results show that the promoting effect of austenite transformation is greater than that of ferrite recrystallization with the increase of temperature in the two-phase region, and an appropriate soaking time is contributed to the formation and development of {111} oriented grains. Austenite formation affects morphology and size of the microstructure owing to inhibiting ferrite recrystallization and growth. From these that experimental data of the observed temperature or time-dependent mechanical properties can be interpreted. An excellent comprehensive properties with tensile strength of 480 MPa and plastic strain ratio (r value) of 1.15 can be obtained at annealing temperature of 880 °C for 300 s.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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