Influence of Galfan coating on tensile properties, microstructure and dislocation densities of CRS 1018 steel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the present work, zinc‐6 % aluminium alloy, Galfan, is coated through the hot dipping technique on tensile bars made from cold rolled CRS 1018 steel to study the influence of Galfan coating on tensile properties of mild steel. The tensile results indicate that Galfan coating prepared by the hot dipping process reduces the ultimate tensile strength and yield strength of the substrate, whereas the elongation at failure is significantly increased. The microstructure of the as‐rolled, hot‐dipping coated, and other comparing specimens is observed by optical microscopy. Nano indentation is used to evaluate the variation of dislocation densities in the tested specimens. The analyses of the hardness‐depth curves obtained from the nano indentation testing implies that the dislocation density of the coated steel might be lower than that of the uncoated specimen. The thermal energy received by the steel substrate during the heating stage of the hot‐dipping process should be responsible for the recovery of the substrate, which leads to the reduction in dislocation densities and the arrangement of the dislocations into lower‐energy configurations. As a result, the Galfan coating increases the elongation at failure considerably with a moderate decrease in strengths.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».