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Enregistrement W4362590785 · doi:10.3390/met13040692

Dynamic Recrystallization Kinetics of As-Cast Fe-Cr-Al-La Stainless Steel during Hot Deformation

2023· article· en· W4362590785 sur OpenAlexaff
Zhenqiang Deng, Jianhua Liu, Jian Shao, Alexander McLean

Notice bibliographique

RevueMetals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDynamic recrystallizationMaterials scienceChemistryMetallurgyNuclear chemistryAnimal scienceMicrostructureBiologyHot working

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the dynamic recrystallization (DRX) behavior of as-cast Fe-20Cr-5.5Al-0.64La stainless steel, a series of compression tests were carried out on a Gleeble-3500 thermal simulator in the temperature range of 1000~1150 °C and the strain rate range of 0.001~1 s−1. The true stress-true strain curves were obtained and their characteristics were analyzed. Using regression analysis, the apparent activation energy for the Fe-20Cr-5.5Al-0.64La stainless steel was estimated to be 300.19 kJ/mol, and the constitutive equation was developed successfully with a hyperbolic sine equation as: <!-- MathType@Translator@5@5@MathML2 (no namespace).tdl@MathML 2.0 (no namespace)@ --> ε˙=e21.91sinh⁡0.035σ3.18exp⁡−300190RT <!-- MathType@End@5@5@ -->. The critical strain, the peak strain and the strain for the maximum softening rate were identified based on the work hardening rate curves and expressed as a function of the Zener−Hollomon parameter. The kinetic model of DRX was established using the stress−strain data. According to the analysis of the kinetics model and microstructure evolution, the evolution of DRX volume could be described as follows: the volume fraction of DRX grains increased with an increase in strain; at a fixed deformation temperature, the DRX volume fraction was larger at a lower strain rate for the same strain; and the size of DRX grains increased with an increase in temperature or a decrease in strain rate.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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