Effect of composition and microstructure on the rusting of MS rebars and ultimately their impact on mechanical behavior
Notice bibliographique
Résumé
Rebar steel is used for reinforcement to aid concrete because concrete does not sustain tension. Thermomechanical treatment is an advanced manufacturing technique for rebar production, but rusting problems emerged in the local steel industry. Raw material sampling included ingot casting (IC) and continuous casting (CC). IC samples corroded more frequently than CC samples. Spectroscopy indicated a small amount of chromium and an improper ratio of manganese to sulfur in IC samples. The improper ratio of manganese to sulfur in IC samples promoted hot cracking at grain boundaries, which resulted in intergranular corrosion. The microstructural results of G40 (air cooled) and G60 (water cooled) showed ferrite and martensite in different proportions. The deformed ferrite in G60 indicated inclination to corrosion, and no proper stable layer of martensite was found. The percentage of martensite was not enough to retaliate against intergranular corrosion. Highly pressurized water initiated pitting corrosion due to the formation of small pits on the surface. Tensile testing revealed 10% reduction in ultimate strength, 8% reduction in yield strength, and 30% reduction in percentage of elongation of corroded samples. Environmental study revealed that the humidity level in the industry was greater than in the laboratory space. High values of SO x and NO x emission revealed the involvement of the environment in the deterioration of the product surface.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».