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Enregistrement W4224861832 · doi:10.1080/00084433.2022.2066242

Deformation heterogeneity and its effect on the recrystallisation texture of non-oriented electrical steel

2022· article· en· W4224861832 sur OpenAlexafffund
Youliang He, Mehdi Mehdi, Erik J. Hilinski, Tihe Zhou, Chad Cathcart, Peter Badgley, Afsaneh Edrisy

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of WindsorNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésElectron backscatter diffractionMicrostructureMaterials scienceRecrystallization (geology)NucleationDeformation (meteorology)Deformation bandsSubstructureElectrical steelMetallurgyTexture (cosmology)Annealing (glass)Composite materialGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-oriented electrical steel (NOES) is the most commonly used material for the manufacturing of soft magnetic cores for electric motors. The magnetic properties of the steel lamination, which have a significant effect on the energy efficiency of electric motors, are highly dependent on the microstructure and crystallographic texture of the steel. The final microstructure and texture of the NOES are closely related to the thermomechanical processing history of the material, especially the deformed microstructure and texture before final annealing. This is because both nucleation and grain growth during recrystallisation are determined by the microstructure/substructure and texture of the material after cold deformation. During cold rolling, the plastic deformation does not occur in a homogeneous manner in metals, which usually leads to heterogeneous deformation substructures, including shear bands, deformation bands, transition bands, etc., which play a crucial role in determining the final microstructure and texture. In this paper, the formation of deformation heterogeneity during cold rolling of NOES and its effect on the subsequent recrystallisation are investigated using electron backscatter diffraction (EBSD) techniques. The relationships between the deformation substructures and the recrystallisation texture are discussed.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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