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Enregistrement W7117982079 · doi:10.5539/jmsr.v14n2p22

Analytical Formulation for Larson–Miller Constant of Steel

2025· article· W7117982079 sur OpenAlexvenueno aff
Manabu TAMURA

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGravitational singularityCreepExponential functionConstant (computer programming)Standard deviationEntropy (arrow of time)Martensite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Larson–Miller constant (C) of martensitic steel, which is used as the Larson–Miller parameter, is considerably larger than the typically used value of 20 for many types of heat-resistant steels. To provide better understanding regarding this fact, an analytical formulation for the Larson–Miller constant is developed using a model based on interactions between moveable dislocations and elastic singularities in a system. To verify the proposed equation, eight types of Grade 91, 92, and 122 steels are used, whose maximum rupture life exceeds 1E5 h. Creep data are classified into 257 groups by temperature, stress, and strain or time. C values are obtained by applying multiple-regression analyses to time parameters that obey the exponential law, assuming a thermally activated process. C and Ccal are calculated for each data group based on an exponential law and a proposed equation, respectively. The statistical values for C and Ccal are as follows: ̄C=32.41, Cmin=7.87, Cmax=64.88, and (Ccal⁄C)=99.3%. Although (∆C)̄=(Ccal-C) ̅=0.02 is extremely low, the standard deviation of ∆C is large, i.e., 1.27. Results confirmed that the proposed equation can estimate wide-ranging C values, although the equation is expected to be improved. A major component of C for C>15 is an increase in the entropy change caused by elastic interactions between moveable dislocations and elastic singularities in a system.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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