The influence of precipitation on the microstructure, texture, and mechanical properties of high entropy FeNi1.5CrCu0.5 alloy following cold deformation and annealing
Notice bibliographique
Résumé
high-entropy alloy produced by vacuum induction melting. For this purpose, the as-cast samples were homogenized at 1080 °C for 12 h followed by two different annealing regimes: one was rapidly quenched in water, while the other was cooled slowly in the furnace to reach 800 °C. This was held for 48 h at this temperature and quenched in water. The homogenized and precipitated samples were then cold-rolled with an 80 % thickness reduction to be heat-treated at 900 °C and 1000 °C. Annealing the cold-rolled specimens at 1000 °C resulted in significant grain refinement in the precipitated sample compared to the homogenized one. The increase in hardness of the precipitated samples can be attributed to the precipitation hardening process. Conversely, recrystallization during cold rolling leads to a slight decrease in hardness and an increase in formability in the precipitated samples. Following recrystallization, the microstructure of the precipitated sample consists of finer grains, with hardness identical to that of the homogenized sample. The shear punch test, as a unique technique for materials' characterization when there is a limitation in the materials' availability, was utilized and showed the variation of strength and formability due to rolling and annealing processes. Also, texture analysis revealed distinct differences between textural components such as Goss and Brass for the homogenized and precipitated samples upon annealing, confirming variations in recrystallization mechanisms.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».