Low strain hardening enables improved water droplet erosion performance through deep rolling
Notice bibliographique
Résumé
The present work investigates the role of deep rolling surface treatment on the water droplet erosion behavior of 17–4 PH stainless steel. Standard heat treatments were first applied to samples of 17–4 PH stainless steel to achieve three states, solution treated and two different aging conditions. The mechanical properties of these conditions were determined using hardness and tensile tests. Then, deep rolling surface treatments were applied to the various conditions of the 17–4 PH. Water droplet erosion tests were subsequently performed at impact velocities of 250 m/s and 300 m/s, and the erosion performance in terms of incubation period and maximum erosion rate before and after the deep rolling treatment is compared. It was found that deep rolled samples exhibited considerably longer incubation periods compared to only heat-treated samples. The improvement in erosion resistance of the 17–4 PH stainless steel is attributed to its lower strain hardening exponent values, which reduces undesirable embrittlement that is usually associated with the work hardening due to deep rolling. Hence, it is concluded that low strain hardening exponent is essential to the effectiveness and success of mechanical surface treatments to combat water droplet erosion.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».