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Enregistrement W4388108494 · doi:10.3390/met13111822

Prediction of Mechanical Properties in the Sub-Critical Heat Affected Zone of AHSS Spot Welds Using Gleeble Thermal Simulator and Hollomon-Jaffe Model

2023· article· en· W4388108494 sur OpenAlexafffund
Abdelbaset R.H. Midawi, Oleksii Sherepenko, Dileep Chandran Ramachandran, Shima Akbarian, Mohammad Shojaee, Tingting Zhang, Hassan Ghassemi-Armaki, Michael J. Worswick, E. Biro

Notice bibliographique

RevueMetals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceTemperingSpot weldingWeldingSofteningHeat-affected zoneMartensiteHot workThermalMetallurgyComposite materialTool steelMicrostructureThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring the mechanical properties of weld Heat Affected Zone (HAZ) remains one of the main challenges in the failure analysis of spot-welded components. Due to the small size of the HAZ and variation in the temperature history, different peak temperatures and cooling rates impose a range of phase transformations across the resistance spot weld. Among the HAZ sub-regions, the sub-critical HAZ (SCHAZ), which experiences temperatures below AC1 (350–650 °C), usually shows a reduction in the hardness in most of the modern AHSS grades due to the martensite tempering phenomenon. SCHAZ softening may lead to strain localization during loading. Therefore, it is important to characterize the local properties of the SCHAZ region to accurately predict RSW failure. However, it is not feasible to extract standard mechanical test specimens out of the SCHAZ of the spot-welded structure due to its small size. In this work, the SCHAZ of the spot weld for two AHSS, 3G-980 and PHS-1500, was simulated using a Gleeble® (Dynamic Systems Inc., 323 NY-355, Poestenkill, NY 12140, USA) 3500 thermo-mechanical simulator. An in-situ high-speed IR thermal camera was used to measure the entire temperature field during the Gleeble heat-treatment process, which allowed for the visualization of the temperature distribution in the gauge area. The temperature and hardness data were fit to a Hollomon-Jaffe (HJ) model, which enables hardness prediction in the SCHAZ at any given temperature and time. Using the HJ model, a heat treatment schedule for each material was chosen to produce samples with hardness and microstructure matching the SCHAZ within actual spot weld coupons. Tensile specimens were machined from the coupons heat treated using simulated heat treatment schedules, and mechanical testing was performed. The results showed that the 3G-980 SCHAZ has a slight increase in yield strength and tensile strength, compared to the base metal, due to the formation of fine carbides within the microstructure. In contrast, the SCHAZ of PHS-1500 showed a significant reduction in the yield and tensile strength with yield point elongation behavior due to the reduction of the martensite phase and an increase in carbide formation due to the tempering process.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,388

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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