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Choosing an optimal austenitization submodel using Bayesian model selection

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  1. (PDF, 759 Kio)
DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.1007/s11661-022-06722-1
AuteurRechercher : ; Rechercher : 1; Rechercher :
Affiliation
  1. Conseil national de recherches Canada. Centre de recherche en métrologie
FormatTexte, Article
Résumé
Ultra-high strength steel (UHSS) alloys such as aluminized 22MnB5 are used to produce automotive parts through hot stamping. A thermometallurgical model that predicts the blank-heating profile and austenitization inside a roller hearth furnace is needed to maximize process efficiency while ensuring that the blanks are completely austenitized. Three competing austenitization kinetics models: a Johnson–Mehl–Avrami–Kohnogorov (JMAK) type model, an internal state variable (ISV) model, and a phenomenological model, are evaluated as candidate metallurgical submodels, using dilatometry data and Bayesian model selection. This technique has the capability of quantitatively assessing the trade-off between accuracy and complexity. The ISV model is recommended by the Bayesian model selection technique.
Date de publication
Maison d’éditionSpringer Nature
The Minerals, Metals & Materials Society
ASM International 2022
Dans
  • Metallurgical and Materials Transactions A 53, nº 8 (26 mai 2022) : 3022–3033.
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
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Identificateur de l’enregistrementd484f5da-f2c7-4711-a405-0e711c883a4b
Enregistrement créé2023-06-28
Enregistrement modifié2023-06-30

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