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Enregistrement W4385376545 · doi:10.1007/s11661-023-07145-2

The Reliability of Single-Step and Double-Step Quench and Partitioning Heat Treatments on an AISI 420A Low Carbon Martensitic Stainless Steel

2023· article· en· W4385376545 sur OpenAlexaff
Silvia Barella, Andrea Gruttadauria, João Teixeira Oliveira de Menezes, Enrique Mariano Castrodeza, Sara Emilia Quaini, Concetta Pelligra, Elizabeth A. McNally

Notice bibliographique

RevueMetallurgical and Materials Transactions A · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesPolitecnico di Milano
Mots-clésMaterials scienceMartensiteMicrostructureUltimate tensile strengthDuctility (Earth science)AusteniteMetallurgyElongationMartensitic stainless steelQuenching (fluorescence)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The microstructural and mechanical effects of various single-step (SS) and double-step (DS) quench and partition (Q&P) heat treatments applied to an AISI 420A low carbon martensitic stainless steel (MSS) has been studied. The goal with this work is to reach a total elongation ( E pct) of 12 pct and an ultimate tensile strength (UTS) above 1200/1300 MPa, but ultimately to achieve a superior strength-ductility balance in comparison to its traditional Quench and Temper (Q&T) counterpart. This is being done by retaining austenite within the steel’s martensitic matrix at room temperature (RT) using novel SS and conventional DS Q&P heat treatments. Considerable work has been done to optimize DS Q&P heat treatments, but little has been done to understand the effects of removing a subsequent heating cycle through SS Q&P heat treatments has on MSSs. With that being said, partitioning is performed at the same quench interruption temperature for the SS Q&P heat treatments, and reheated to a higher temperature for the DS Q&P heat treatments. Experimental investigations were carried out on 1 mm thick, sheet samples to increase the number of potential applications for this steel and heat treatment. The microstructure of different SS and DS Q&P heat treatments was investigated through X-ray diffraction (XRD) and transmission electron microscopy (TEM) while mechanical property investigations were carried out using tensile and fracture toughness testing. DS Q&P heat treated samples quenched to 130 °C and partitioned for industrially relevant times of 10 and 30 minutes featured the highest values in terms of total elongation, tensile strength and fracture toughness. The SS Q&P heat treatments, on the other hand, were able to achieve improved mechanical properties to its Q&T counterpart. Overall, this work opens up the possibility of increased MSS usage for reliable, thin-walled component production with improved properties through Q&P heat treatment methods. The best results achieved in this study are a UTS of 1585 MPa, E pct of 22 pct, and a fracture toughness of 77 kJ/m 2 . Their lower total elongation of 9.6 pct is balanced by high tensile strength of 1812 MPa, ensuring higher toughness compared to traditional Q&T samples.

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 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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,450

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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