Influence of hydrogen on deformation and embrittlement mechanisms in a high Mn austenitic steel: In-Situ neutron diffraction and diffraction line profile analysis
Notice bibliographique
Résumé
Austenitic steels have relatively high resistance to hydrogen embrittlement and play a critical role in hydrogen service applications. In particular, high Mn austenitic steels are considered economically viable alloy alternatives for these applications. The current study employed in-situ and ex-situ neutron diffraction techniques combined with diffraction line profile analysis (DLPA) to investigate the influence of hydrogen on deformation and embrittlement mechanisms in a high Mn (approximately 30 wt pct) austenitic steel. Investigation using both neutron diffraction and electron backscatter diffraction revealed the presence of extensive deformation twins and stacking faults within the steel microstructure after tensile deformation in the non-charged condition. These microstructural features suggest planar deformation behavior, which is expected from the relatively low stacking fault energy (SFE) of the alloy (approximately 29 mJ/m 2 ). Hydrogen pre-charging resulted in apparent increases in both dislocations and stacking faults, contributing to macroscopic hardening and embrittlement mechanisms. Overall, numerical parameters obtained through neutron DLPA were used to elucidate the underlying mechanisms associated with hydrogen effects on the mechanical behavior, i.e. macroscopic strengthening, strain hardening rate, and embrittlement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».