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Record W1416631419

Transformaciones de fase en aceros de bajo contenido en c microaleados con nb y v

2015· dissertation· es· W1416631419 on OpenAlexaboutno aff
García Riesco

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagees
FieldEngineering
TopicMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En esta tesis se han analizado en profundidad las transformaciones de fase producidas durante enfriamientos continuos en aceros microaleados con Nb y V. En concreto, se han caracterizado tres composiciones de aceros microaleados con niobio y otras tres de aceros microaleados con vanadio. El trabajo realizado se divide en seis capitulos, y comienza con una breve introduccion donde se pretende poner en valor la importancia que tiene el acero en el mundo moderno. A continuacion, en el capitulo de revision bibliografica, se han resumido los conceptos metalurgicos mas importantes relacionados especialmente con los aceros de bajo contenido en carbono. En tercer lugar se han detallado las composiciones quimicas y las tecnicas experimentales llevadas a cabo. Principalmente las tecnicas han consistido en dos tipos de ensayos (ensayos de dilatometria y torsion multipasada). Los datos obtenidos de los enfriamientos continuos realizados han sido empleados para desarrollar dos modelos matematicos, cuyo objetivo es resumir el comportamiento de los aceros analizados en funcion de tres variables destacadas: el tamano de grano de austenita, la deformacion acumulada y la velocidad de enfriamiento. En el cuarto capitulo se han mostrado los resultados obtenidos y los principios que rigen los dos modelos desarrollados. Este capitulo se ha dividido en cuatro bloques, consistiendo el primero en un resumen de la caracterizacion microestructural llevada a cabo y los diagramas de enfriamiento continuo (Diagramas CCT) obtenidos mediante ensayos de dilatometria. Estos ensayos han sido realizados con los tres aceros microaleados con niobio y el C-Mn-V1. En el segundo bloque de resultados se ha trabajado en el desarrollo de un modelo de prediccion de las cineticas de transformacion de la austenita. Las microestructuras obtenidas pueden estar compuestas por una o varias fases (ferrita, perlita y bainita) tras el enfriamiento a partir de diferentes microestructuras de austenita (recristalizada y deformada). En el tercer bloque el estudio se ha centrado en la transformacion austenita-ferrita (velocidades de enfriamiento lentas). Ademas de la mejora en la prediccion del tamano medio de ferrita, se ha trabajado en la obtencion de un modelo que tiene en cuenta la heterogeneidad en las distribuciones de tamanos de grano de austenita previas a la transformacion. Se ha estudiado en que medida afecta la heterogeneidad en la austenita a la transformacion ferritica en funcion de diferentes variables (tamano de grano efectivo de austenita y velocidad de enfriamiento). El objetivo del modelo es poder predecir las distribuciones de ferrita que se forman a partir de diferentes condiciones de austenita. Por ultimo, se ha realizado un estudio del proceso de laminacion de diferentes perfiles industriales con dos aceros microaleados con vanadio de composiciones similares a la del C-Mn-V1. Se ha estudiado el efecto de variar las temperaturas y el reparto de deformaciones mediante ensayos de torsion en caliente de multiples pasadas. A continuacion, tras cuantificar los cambios microestructurales asociados a estas variaciones del proceso de laminacion, se ha validado de nuevo el modelo de transformacion austenita-ferrita con las microestructuras obtenidas. Estas corresponden a un rango similar de velocidades de enfriamiento en comparacion con las microestructuras obtenidas mediante ensayos de dilatometria, con las que se han ajustado los parametros del modelo. En el quinto capitulo de este trabajo se han expuesto las conclusiones y lineas de trabajo futuras mas destacadas. Finalmente, se han adjuntado las tres publicaciones desarrolladas durante el transcurso de esta tesis. En concreto, se trata de una publicacion en revista internacional (ISIJ International, 2015), un congreso internacional (British Columbia, Canada, Junio 2015) y una exposicion en el XIII Congreso Nacional de Materiales (Barcelona, Junio 2014).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
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