Ratcheting assessment of additively manufactured SS316 alloys at elevated temperatures within the dynamic strain aging domain
Notice bibliographique
Résumé
The present study has evaluated the accumulation of plastic strain in additively manufactured (AM) stainless steel 316 samples undergoing asymmetric loading cycles at elevated temperature range where the dynamic strain aging (DSA) phenomenon occurred. The ratcheting response of AM steel samples were assessed through the use of the combined isotropic-kinematic hardening framework. The dynamic strain aging was introduced into the dynamic recovery term of the Ahmadzadeh-Varvani (A-V) kinematic hardening rule by an exponential function ψ( p, T ). This function enabled the hardening framework to evaluate the ratcheting of AM steel samples at operating temperatures within the DSA domain. The DSA temperature range for AM SS316 samples fell between 700 K to 1140 K. Within this temperature domain, the interaction between solute atoms and dislocations led to an increase in material strength and suppressed the magnitude of ratcheting over the loading cycles. The influence of DSA on the backstress evolution and the yield surfaces translated in the deviatoric stress space and their subsequent influence on the ratcheting of samples using the A-V model were further discussed. The predicted ratcheting curves at the DSA temperature domain were found in close agreement with those of measured values.
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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 ».