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Enregistrement W4401059352 · doi:10.1016/j.matchemphys.2024.129765

Influence of the as quenched state and tempering temperature on the final microstructure and hardness of a high strength medium carbon steel

2024· article· en· W4401059352 sur OpenAlexaff
Ehsan Tolouei, Valentin Hurel, Abdelhalim Loucif, Jean-Benoît Morin, Mohammad Jahazi

Notice bibliographique

RevueMaterials Chemistry and Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensCégep de Sorel-TracyÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperingMartensiteMaterials scienceMicrostructureBainiteElectron backscatter diffractionAusteniteMetallurgyCarbide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aimed to investigate the impact of the as-quenched microstructure and tempering temperature on the final microstructure and hardness of a medium-carbon, low-alloy steel using dilatometry, Electron backscatter diffraction (EBSD) and scanning electron microscopy (SEM). The results revealed substantial differences in the continuous heating stage of tempering in bainitic and martensitic samples, primarily attributed to the auto-tempering process during cooling. Tempering was carried out at 550 and 620 °C, and dilatometry results, along with microstructure analysis, indicated incomplete decomposition of retained austenite (RA) at both temperatures during a 30-min hold in the bainitic sample. The results show that non-decomposed RA, following the tempering of bainite, transformed into blocky fresh martensite, while no evidence of fresh martensite was observed in the martensitic sample. A new approach using EBSD and SEM images revealed that the decomposition of M/A (martensite/austenite constituent) zones in the bainitic sample resulted in the formation of a chain of aggregated chromium carbide zones at the grain boundaries. In contrast, the martensitic zone exhibited a uniform distribution of carbides in the microstructure. The stability of the phases was examined using the TCFE10 (thermodynamics) and MOBFE5 (mobility) modules of the DICTRA Themo-Calc software. Hardness measurements on all samples indicated decreases by about 18–24 % in the martensitic sample after tempering, while the bainitic sample exhibited a 5 % increase in hardness after tempering, attributed to secondary hardening and fresh martensite formation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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