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Enregistrement W4409595273 · doi:10.1016/j.jmrt.2025.04.173

A mechanistic study of retained δ-ferrite in additively-manufactured Grade 91 steel

2025· article· en· W4409595273 sur OpenAlexafffund
Zhe Lyu, William D. Hoffmann, Waris Khan, Thomas J. Lienert, Leijun Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Research and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésMaterials scienceFerrite (magnet)MetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A combined experimental, characterization, and simulation study has been conducted to develop a quantitative description for microstructural evolution during Laser-Directed Energy Deposition (L-DED) of Grade 91 steel. Initial L-DED deposits of Grade 91 made without preheat exhibiting much greater volume fractions of δ -ferrite and much less martensite than anticipated, with non-uniform hardness values and lower average hardness levels. Based on our hypothesis for this result, preheating was applied to subsequent deposits, but not for the conventional reasons related to control of austenite decomposition . Rather, the results were consistent with the concept that greater times in the higher temperature range for the δ to γ transformation permitted the transformation to progress further toward completion during L-DED of Grade 91 owing to slower cooling rates resulting from increased preheating. Increasing preheat temperatures up to 350 °C resulted in deposits with progressively lower volume fractions of retained δ -ferrite with greater fractions of martensite and higher average hardness values. The final phase fractions and resulting hardness levels are dependent on the δ to γ transformation kinetics that are dictated by the cooling rates for transformation, which in turn are governed by the preheat temperatures. The results of our work have broader implications toward rationalizing the microstructures and properties for AM with rapid cooling rates of many hardenable alloy steels that solidify as δ-ferrite. Finally, the model results were used to develop a novel revision to the continuous cooling transformation diagram for Grade 91 that captures the kinetics of the δ to γ phase transformation.

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)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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