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Enregistrement W4408883147 · doi:10.1016/j.jmrt.2025.03.230

Control of retained austenite stability during the heat treatment of the high performance steel Ferrium® M54®

2025· article· en· W4408883147 sur OpenAlexaff
Aurélien Mondière, V. Déneux, N. Binot, Denis Delagnes

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Research and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetal Alloys Wear and Properties
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAusteniteMetallurgyComposite materialMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ferrium® M54® ultra-high-strength steel is an excellent candidate for landing gear applications due to its balance of UTS, KIC, and KISCC properties, which is among the best compared to steels currently in use. The tensile strength of Ferrium® M54® at room temperature is mainly provided by the martensitic structure formed during quenching and by the precipitation of molybdenum M 2 C carbides during tempering. However, a significant amount of retained austenite may remain after heat treatment. This study demonstrates that both the temperature and the delay between quenching and cryogenic treatment are critical parameters. Specifically, carbon diffusion during this period, even at room temperature, contributes to stabilizing the retained austenite. Austenite stabilization is modelled using the Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov law to determine the maximum allowable dwell time between quenching and cryogenic treatment. This important finding helps in stabilizing the yield strength and preventing the transformation of retained austenite into fresh martensite under load.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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