Strength-toughness synergistic enhancement mechanism in double-wire multilayer GMA-deposited HSLA steel <i>via</i> interlayer dwell time strategy
Notice bibliographique
Résumé
High-strength low-alloy (HSLA) steel has been widely applied in engineering machinery, marine engineering, automotive fields, and other sectors. This study developed an interlayer dwell time (IDT) strategy to enhance both strength and toughness in double-wire multilayer GMA-deposited HSLA steel (ER70-G). This method achieves high-efficiency deposition without alloy redesign. Thermal simulation confirmed that IDT regulation effectively alleviated heat accumulation and accelerated cooling rates from 26 °C/s to 48.1 °C/s. This suppressed the formation of grain boundary ferrite (GBF), reducing its content from 15.7% to 5.3%. Additionally, it refined acicular ferrite (AF) grains, decreasing the average size from 9.96 μm to 5.13 μm. Furthermore, it increased the proportion of high-angle grain boundaries (HAGBs) from 52.8% to 68.7%. In 40-mm-thick deposited multilayers, this microstructural engineering simultaneously elevated tensile strength from 692.3 MPa to 805.4 MPa and impact toughness from 135.67 J to 172.67 J, thereby eliminating the conventional strength-toughness trade-off. This strategy provides a cost-effective solution for manufacturing high-performance HSLA steel, requiring neither alloy redesign nor post-deposition heat treatment, demonstrating significant potential for practical applications to not only multilayer welding but also additive manufacturing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».