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Enregistrement W4230400976 · doi:10.3390/books978-3-03897-205-1

Mechanical Behavior of High-Strength Low-Alloy Steels

2018· book· en· W4230400976 sur OpenAlexaff
Ricardo Branco, Filippo Berto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAVAgentúra na Podporu Výskumu a Vývoja
Mots-clésAlloyMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bainitic steels play an important role in the modern automotive and rail industries because of their balanced properties. Understanding the relationship between the bainitic microstructure features and the fatigue performance is a fundamental ingredient in developing safer and durable products. However, so far this relationship is not sufficiently clear. Therefore, there is the need to strengthen the knowledge within this field. The present paper aims at comparing the uniaxial cyclic behaviour of carbide-bearing and carbide-free bainitic steels. To meet this goal, fully-reversed strain-controlled tests at various strain amplitudes were performed. After the final failure, fracture surfaces were observed by transmission electron microscopy to relate the bainitic morphology to the fatigue performance. The main findings of this work show that the carbide-free lower bainite has superior fatigue performance compared to the carbide-bearing lower bainite. This is explained by the presence of stable carbides and thick bainite ferrite plates.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0070,000

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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