Microstructure and Mechanical Properties Assessments of 304 Austenitic Stainless Steel and Monel 400 Dissimilar GTAW Weldment
Notice bibliographique
Résumé
Monel 400 nickel alloy and AISI 304 austenitic stainless steel dissimilar fusion welding influenced in very important fields like oil, nuclear, space industries and petrochemical where high temperatures and corrosive environments are involved with weldments.Also, this dissimilar joint extremely important with environments demand high heat resistance, corrosion resistance, resistance thermal cycles consequences, creep resistance and good mechanical properties.One of the most important advantages of dissimilar welds is saving of novel and expensive materials cost.Dissimilar welding joints in this research produced with gas tungsten arc welding techniques (GTAW) and ENiCrFe-2 filler.Welding joint configuration simulated welding joint design in real working site to achieved best results and asses real welding site up.SEM/EDS analysis, optical microstructure examination, Vickers microhardness test, tensile test and V-notch impact test employed to study and understand welding microstructure details and properties and its impacts in weldment mechanical properties.Research results reveals formation of partial melting zone (PMZ), unmixed zone (UZ) and second phase in HAZ while dendritic solidification with heat flow direction, epitaxial growth, cellular epitaxial solidification and migrated grain boundaries (MGBs) observed in welding zone microstructure, this research deeply analyses formation of these phenomena, and its effects on weldments mechanical properties were discussed.This research results are very important to welding technologist and engineers to understand and prediction resultant welding zone and HAZ microstructures and understanding its impacts on required weldments design criteria when establish welding procedure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».