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Enregistrement W4206311269 · doi:10.29391/2021.100.030

Effect of the Heating Rate on Austenite Formation

2021· article· en· W4206311269 sur OpenAlexafffund
ALEJANDRO HINTZE CESARO, Patricio F. Méndez

Notice bibliographique

RevueWelding Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensCanadian VIGOUR Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAmerican Welding SocietyAmerican Welding Society Foundation
Mots-clésAusteniteFerrite (magnet)Materials scienceMetallurgyWeldingBainiteWork (physics)Atmospheric temperature rangeContinuous cooling transformationThermodynamicsMicrostructureComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extent of the heat-affected zone (HAZ) in welding is typically estimated from thermodynamic considerations of austenization; however, thermodynamics are a poor predictor of the HAZ location in microalloyed steels. This work addresses the problem through the study of austenite formation during continuous heating on a grade X80 pipeline steel with an initial ferritic and bainitic microstructure. The methodology involved dilatometry, electron microscopy, and thermodynamic calculations. A continuous heating transformation diagram was developed for heating rates varying from 1˚ to 500˚C/s. For the slower heating rates, austenite start-transformation temperature was higher than the one dictated by the equilibrium, while for the faster heating rates, start-transformation temperature gradually approached the theoretically calculated temperature at which the ferrite can transform (possibly through a massive transformation) without a long-range diffusion into austenite. Partial-transformation experiments suggested that austenite formation occurs in the following two stages: 1) the transformation of bainitic zones into austenite, and later, 2) the transformation of polygonal ferritic grains.

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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,142

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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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