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Enregistrement W4281710278 · doi:10.1007/s11661-022-06717-y

Effect of Aluminum Content on the Dynamic Recrystallization of Fe18MnxAl0.74C Steels During Hot-Forging Treatments

2022· article· en· W4281710278 sur OpenAlexafffund
J.S. Rodríguez, J. F. Durán, Y. Aguilar, G. A. Pérez Alcázar, Roberto Martins de Souza, O.A. Zambrano

Notice bibliographique

RevueMetallurgical and Materials Transactions A · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaUniversidad del ValleDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)
Mots-clésTwipMaterials scienceElectron backscatter diffractionPlasticityRecrystallization (geology)Crystal twinningForgingNucleationDynamic recrystallizationMetallurgyStacking-fault energyAlloyAluminiumHot workingMicrostructureComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the present work, the dynamic recrystallization and microstructural evolution of the family of advanced high-strength steels Fe18Mn x Al0.74C are studied, varying the aluminum content in 0, 3, 6, and 9 wt pct subjected to hot-forging treatments through three consecutive heating-deformation cycles. For characterization, X-ray diffraction (XRD), Mössbauer absorption spectroscopy (MAS), and electron backscattering diffraction (EBSD) were used. It was determined that for the steels under study, dynamic recrystallization occurs due to strain-induced boundary migration (SIBM) and is strongly influenced by the aluminum content of the alloy and its stacking failure energy (SFE), increasing that the aluminum content will generate greater nucleation sites, favoring the refinement of grains in the material and achieving a crystalline structure of random crystallographic orientation. The results are discussed throughout the article, allowing us to determine potential processing routes for advanced high-strength steels with predominantly plastic deformation mechanisms such as transformation-induced plasticity (TRIP), twinning-induced plasticity (TWIP), and microband-induced plasticity (MBIP).

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 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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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