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Enregistrement W4410482800 · doi:10.3390/met15050558

The Effects of ECAP and Recovery Treatment on the Microstructure and the Mechanical, Tribological, and Corrosion Properties of 316L Steel

2025· article· en· W4410482800 sur OpenAlexaff
Ata Radnia, Mostafa Ketabchi, Anqiang He, Guijiang Diao, Dongyang Li

Notice bibliographique

RevueMetals · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced materials and composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTribologyMicrostructureMaterials scienceMetallurgyCorrosion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

316L steel is widely used in various industries and is also one of the metallic materials used for biomedical applications because of its excellent mechanical properties, corrosion resistance, and biocompatibility. This article reports a comprehensive study on the effects of equal channel angular pressing (ECAP) and subsequent recovery treatment on the microstructure and the mechanical, tribological, and corrosion properties of 316L. The process includes an initial annealing at 1050 °C for 2 h to obtain a homogenous microstructure, ECAP at room temperature with a 120° inner angle, and subsequent recovery treatment at 340 °C for 1 h. The microstructure was investigated with an optical microscope and a transmission electron microscope. The mechanical properties were evaluated with hardness and compression tests. The corrosion behavior was analyzed with dynamic polarization tests. The wear test was performed using a scratching tester, and the volume loss was measured with a profilometer. The results of the study demonstrate that the ECAP–recovery sample exhibits improved properties compared to both the annealed sample and the ECAP sample. The corrosion tests show that the ECAP sample has a corrosion resistance higher than that of the annealed sample but lower than that of the ECAP–recovery sample. The ECAP–recovery sample shows the highest wear resistance and corrosive wear resistance among the three samples.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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
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