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Enregistrement W4360894269 · doi:10.1299/jsmemm.2022.os1714

Effect of Strain Rate on Compressive Properties of High-Speed Tool Steel

2022· article· en· W4360894269 sur OpenAlexaff
Kohei TATEYAMA, Hiroyuki Yamada, Hidetoshi KOBAYASHI

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of the Materials and Mechanics Conference · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh-Velocity Impact and Material Behavior
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceStrain rateSplit-Hopkinson pressure barCompressive strengthComposite materialSofteningStrain (injury)Compression (physics)Bar (unit)Slow strain rate testingFlow stressCompression testDeformation (meteorology)Stress (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, the effect of strain rate on compressive properties of high-speed tool steel was experimentally investigated. It is not easy to obtain the stress-strain relationship under high-speed deformation since high-speed tool steel has very high strength. In order to carry out the impact compressive test of high-strength materials, we developed the split Hopkinson bar (SHB) compression test apparatus using cemented carbide for the elastic bar. The impact test was obtained at the strain rate of 103 s-1. The quasi-static test was carried out at strain rates of 10-3 to 10-1 s-1. Both tests were conducted under three temperature conditions, 298 K, 201 K, and 77 K. Within the set of experiments, almost all specimens showed an increase in flow stress with increasing strain rate (strain rate dependence of material strength) was confirmed. However, the impact test at 77 K showed that the effect of work softening was greater than the strain rate dependence of strength.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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