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Enregistrement W4285405289 · doi:10.1016/j.jmrt.2022.07.036

Constitutive analysis of stress–strain curves in dynamic softening of high Nb- and N-containing austenitic stainless-steel biomaterial

2022· article· en· W4285405289 sur OpenAlexaff
Gláucia Adriane de Sousa Sulzbach, Maria Verônica Gonçalves Rodrigues, Samuel Filgueiras Rodrigues, Glaucia Maria Evangelista Macedo, Hamilton Ferreira Gomes de Abreu, Clodualdo Aranas, Gedeon Silva Reis, Eden Santos Silva

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Research and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do MaranhãoConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMaterials scienceIsothermal processAustenitic stainless steelSofteningDynamic recrystallizationStacking-fault energyWork hardeningStrain rateMetallurgyComposite materialHot workingThermodynamicsCorrosionMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High N-containing austenitic stainless steels have long been used as materials in orthopedic implants. For almost three decades, research has shown that ASTM F-1586 steel is an alternative for orthopedic applications involving severe loads and long implant survival rates in the human body. However, several studies have detected impaired mechanical strength of prostheses during use as a result of manufacturing processes. In this research work, the dynamic softening of this material is characterized based on a constitutive analysis of the stress–strain curves under conditions resembling those of industrial manufacturing, obtained by continuous isothermal hot torsion tests at different temperatures (900ºC-1200 °C) and strain rates (0.01–10s−1). The results indicate that the hot deformation apparent activation energy (Qdef = 594 kJ/mol) is high compared to other types of 300 series stainless steel, as are the ratios between critical (σc), peak (σp), steady state (σss) and saturation (σsat) stresses: σo/σp = 0.69, σc/σp = 0.94, σss/σp = 0.68 and σsat/σp = 1.01. These high values suggest competition between the mechanisms of work hardening (WH), dynamic recovery (DRV) and dynamic recrystallization (DRX), with delay in the onset and progression of DRX kinetics, significantly affected by the moderate stacking fault energy (γsfe ∼ 68.7 mJ/m2), solute atoms (Nb,N) and by fine Z-phase precipitates (CrNbN) at the grain boundaries, which favor softening with intense DRV. Thus, as can be seen, the parameters of WH (h), DRV (r) and DRX (t0.5, n) determine the shape of the stress–strain curves.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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