Determination and verification of Johnson-Cook dynamic constitutive model for surface-modified layer of carburized 18CrNiMo7-6 alloy steel
Notice bibliographique
Résumé
In the aerospace industry , various surface modification techniques are frequently employed to fabricate surface-modified layers (SMLs) on critical components, with the aim of enhancing the functionality and prolonging the operational lifespan. However, studies on the mechanical properties of SMLs are limited. This paper proposes a theoretical and experimental method based on layer-by-layer inversion for determining the Johnson–Cook (J–C) dynamic constitutive model parameters of SMLs via layer stripping. To establish the stress–strain relationships at varying carburization depths, strain rates , and temperatures, quasi-static compression tests , split Hopkinson pressure bar (SHPB) dynamic impact compression tests, and high-temperature, quasi-static, tensile tests were performed. Using the layer-by-layer inversion approach, the J–C dynamic constitutive parameters for each gradient layer of the SML were obtained, and a functional relationship between the depth of the SML and the J–C dynamic constitutive parameters was established. Finally, the accuracy of the derived J–C dynamic constitutive model parameters in predicting the dynamic compression behavior of carburized 18CrNiMo7-6 alloy steel SMLs was verified through finite element simulations combined with high-temperature, dynamic compression experiments. This study offers a novel approach for determining the J–C dynamic constitutive model parameters in plastically nonlinear gradient materials.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».