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Enregistrement W4307273060 · doi:10.3390/met12101770

Microstructure-Based Modelling of Flow and Fracture Behavior of Tailored Microstructures of Ductibor® 1000-AS Steel

2022· article· en· W4307273060 sur OpenAlexafffund
Pedram Samadian, A. Abedini, C. Butcher, Michael J. Worswick

Notice bibliographique

RevueMetals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcelorMittalOntario Centres of Excellence
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureMartensiteBainiteHardening (computing)Composite materialDuctility (Earth science)Strain hardening exponentMetallurgyHot stamping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging grades of press-hardening steels such as Ductibor® 1000-AS are now commercially available for use within tailor-welded blanks (TWBs) to enhance ductility and energy absorption in hot-stamped automotive structural components. This study examines the constitutive (hardening) response and fracture limits of Ductibor® 1000-AS as functions of the as-quenched microstructure after hot stamping. Three different microstructures consisting of bainite and martensite were obtained by hot stamping with die temperatures of 25 °C, 350 °C, and 450 °C. Mechanical characterization was performed to determine the hardening curves and plane-stress fracture loci for the different quench conditions (cooling rates). Uniaxial-tension and shear tests were conducted to experimentally capture the hardening response to large strain levels. Shear, conical hole-expansion, plane-strain notch tension, and Nakazima tests were carried out to evaluate the stress-state dependence of fracture. A mean-field homogenization (MFH) scheme was applied to model the constitutive and fracture behavior of the mixed-phase microstructures. A dislocation-based hardening model was adopted for the individual phases, which accounts for material chemistry, inter-phase carbon partitioning, and dislocation evolution. The per-phase fracture modelling was executed using a phenomenological damage index based upon the stress state within each phase. The results revealed that the 25 °C hot-stamped material condition with a fully martensite microstructure exhibited the highest level of strength and the lowest degree of ductility. As bainite was formed in the final microstructure by quenching at higher die temperatures, the strength decreased, while the ductility increased. The predicted constitutive and fracture responses in the hot-stamped microstructures were in line with the measured data. Accordingly, the established numerical strategy was extended to predict the mechanical behavior of Ductibor® 1000-AS for a broad range of intermediate as-quenched microstructures.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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