Dynamic transformation of austenite to ferrite above the Ae³ temperature
Bibliographic record
Abstract
The dynamic transformation (DT) of austenite to ferrite above the Ae 3 temperature was studied in a plain C-Mn and a Nb microalloyed steel.Compression and torsion tests were carried out over the temperature range 880 °C to 1350 °C applied at a strain rate of 1 s -1 .The deformation temperatures were all above the ortho and para-equilibrium Ae 3 transformation temperatures.These experiments were performed in a 95%Ar -5%H 2 atmosphere (on the MTS machines) and in a vacuum (Gleeble 3800 system), and all the samples were water quenched immediately after straining.In this work, the optical and electron microscopy images provided evidence of the presence of dynamically formed ferrite plates.These plates have near identical orientations and coalesce into polygonal grains upon continued straining.Gibbs entre l'austénite et la ferrite, qui présente un maximum à mi-chemin entre la température Ae 3 et la température de formation de la ferrite delta.Cette analyse thermodynamique peut également être utilisée pour déterminer les effets des éléments d'addition.Wray (1984) a évalué les contraintes d'écoulement à haute température par l'intermédiaire d'essais de traction sur quatre alliages Fe-Mn-Si.Ces résultats sont utilisés pour identifier comment le Mn et le Si impactent les forces motrices et les forces d'opposition.Le modèle montre que l'addition de Mn augmente à la fois la force motrice de la transformation dynamique ainsi que l'énergie d'activation de la formation de la ferrite.Inversement, si l'addition de Si augmente également la force motrice, elle diminue simultanément l'énergie d'activation de la transformation dynamique.Ce qui a pour conséquence d'augmenter la gamme de températures dans laquelle la transformation dynamique peut avoir lieu.Des simulations de laminage par l'intermédiaire d'essais de torsion ont été réalisées sur des aciers microallié au Nb et au C-Mn afin de déterminer les effets de la transformation dynamique sur la force de laminage.Des passes de déformation de 0,4 ont été appliquées avec une vitesse de déformation de 1 s -1 et entrecoupées par des interpasses sans déformation ayant un temps allant de 0,5 à 5 s.Pour plus de réalisme, des simulations ont été réalisées dans des conditions de refroidissements continus.Il a été observé que les niveaux des contraintes d'écoulement ainsi que la contrainte d'écoulement moyenne diminuent significativement pendant les simulations.Cet adoucissement est associé à la formation de ferrite.Les observations au microscope optique ont révélées que la fraction volumique de ferrite transformée dynamiquement augmente de manière continue à chaque passe.La fraction de ferrite transformée dynamiquement était significativement plus importante lors de temps d'interpasses courts.Lors de longs intervalles de temps, la ferrite a tendance à se transformer à nouveau en austénite.Ces observations indiquent que la transformation dynamique de la ferrite se réalise de manière 'displacive', tandis que la transformation de la ferrite en austénite se réalise selon un mécanisme diffusif.La germination et la croissance de la ferrite réduisent la force de laminage et modifient la microstructure.Les comparaisons entre les aciers au C-Mn et au Nb indiquent que l'ajout de Nb retarde aussi bien les deux transformations.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".