Martensite volume fraction significantly affects the mechanical properties of alloy steels. Martensite start temperature (Ms), transformation temperature for martensite 50 vol.% (M50), and transformation temperature for martensite 90 vol.% (M90) are important transformation temperatures to control the martensite phase fraction. Several researchers proposed empirical equations and machine learning models to predict the Ms temperature. These numerical approaches can easily predict the Ms temperature without additional experiment and cost. However, to control martensite phase fraction more precisely, we need to reduce prediction error of the Ms model and propose prediction models for other martensite transformation temperatures (M50, M90). In the present study, machine learning model was applied to suggest the predictive model for the Ms, M50, M90 temperatures. To explain prediction mechanisms and suggest feature importance on martensite transformation temperature of machine learning models, the explainable artificial intelligence (XAI) is employed. Random forest regression (RFR) showed the best performance for predicting the Ms, M50, M90 temperatures using different machine learning models. The feature importance was proposed and the prediction mechanisms were discussed by XAI.
The thermo-mechanical characteristics of high temperature NITINOL shape memory alloy were evaluated using DSC with small samples and DMA with three-point bending specimens. The shape memory alloy of 54.4Ni/45.5Ti wt.% was used so that the phase transformation temperatures were in the range of 50~11$0^{\circ}C$. Two types of sample were tested in the experiments corresponding to as-received and annealed conditions. Simple beam bending theory was used to calculate the dynamic moduli of the shape memory alloy. According to the results, a large discrepancy in transformation temperatures was found between DSC and DMA techniques. Annealing treatment was found to suppress the R-phase transformation during cooling and the secondary plateau in the austenite transformation. Such a heat treatment was also significantly influenced to raise the transformation temperatures and the moduli of the shape memory alloy.
The phase transformation behaviors of Ni-Ti shape memory alloys were investigated through a DSC(Differential Scanning Calorimetry). The annealing temperatures were applied from $600^{\circ}C,\;700^{\circ}C,\;800^{\circ}C,\;and\;900^{\circ}C$ for their effects on the phase transformation behaviors. Based on the results of DSC, phase transformation behaviors of shape memory alloys can be predicted by Liang's phase transformation model or Tanaka's phase transformation model.
There have been previous attempts to observe the occurrence of dynamic ferritic transformation at temperatures even above $Ae_3$ in a low-carbon steel, and not only in steels, but recently also in titanium alloys. In this study, a new approach is proposed that involves treating true stress-true strain curves in uniaxial compression tests at various temperatures, and different strain rates in 0.1C-6Ni steel, which is a model alloy used to decelerate the kinetics of ferrite transformation from austenite. The initial flow stress up to peak stress was used to analyze the change in dynamic softening phenomena, such as dynamic recovery, dynamic recrystallization, and dynamic transformation. It is worth mentioning that for predicting the occurrence of dynamic transformation, flow stress before reaching peak stress is much more sensitive to the change in the dynamic softening rate due to dynamic transformation, compared to peak stress. It was found that the occurrence of dynamic ferritic transformation could be successfully obtained even at temperatures above $Ae_3$ once the deformation condition was satisfied. This deformation condition is a function of both the strain rate and the deformation temperature, which can be described as the Zener - Hollomon parameter. In addition, the driving force of dynamic ferritic transformation might be much less than that of the dynamic recrystallization of austenite at a given deformation condition. By applying this technique, it is possible to predict the occurrence of dynamic transformation more sensitively compared with the previous analysis method using peak stress during deformation.
The present study is concerned with the influence of niobium(Nb) addition and austenitizing temperature on the hardenability of low-carbon boron steels. The steel specimens were austenitized at different temperatures and cooled with different cooling rates using dilatometry; their microstructures and hardness were analyzed to estimate the hardenability. The addition of Nb hardly affected the transformation start and finish temperatures at lower austenitizing temperatures, whereas it significantly decreased the transformation finish temperature at higher austenitizing temperatures. This could be explained by the non-equilibrium segregation mechanism of boron atoms. When the Nb-added boron steel specimens were austenitized at higher temperatures, it is possible that Nb and carbon atoms present in the austenite phase retarded the diffusion of carbon towards the austenite grain boundaries during cooling due to the formation of NbC precipitate and Nb-C clusters, thus preventing the precipitation of $M_{23}(C,B)_6$ along the austenite grain boundaries and thereby improving the hardenability of the boron steels. As a result, because it considerably decreases the transformation finish temperature and prohibits the nucleation of proeutectoid ferrite even at the slow cooling rate of $3^{\circ}C/s$, irrespective of the austenitizing temperature, the addition of 0.05 wt.% Nb had nearly the same hardenability-enhancing effect as did the addition of 0.2 wt.% Mo.
The thermomechanical characteristics of NITINOL shape memory alloy were evaluated using DSC with small samples and DMA with three-point bending specimens. The shape memory alloy of 54.4Ni/45.5Ti wt.% was used so that the austenite finish temperature was in the range of $50~100^{\circ}C$. Two types of sample were tested in the experiments corresponding to as-received and annealed conditions. Simple beam bending theory was used to calculate the dynamic moduli of the shape memory alloy. According to the results, a large discrepancy in transformation temperatures was found between DSC and DMA techniques. Annealing treatment was found to suppress the R-phase transformation during cooling and the secondary plateau in the austenite transformation. Such a heat treatment was also significantly influenced to raise the transformation temperatures and the moduli of the shape memory alloy.
In the Fe-Si system, a mixture of a($Fe_{2}Si_5$) - and ${\epsilon}$(FeSi)-composition powders was sintered and heat-treated subsequently at various temperatures and time to get thermoelectric ${\beta}$-phase($FeSi_2$) compacts. The different transformational sequences depending on the heat treating temperature were found through the investigation into phase transformation and microstructural development. That is, a rapid eutectoid decomposition of ${\alpha}{\to}{\beta}+Si$ occurred together with a accompanying slow reaction between the dispersed Si formed by above decomposition and the preexisted ${\epsilon}$ phase at temperatures below $830^{\circ}C$. The unreacted Si and the micropores formed due to the density change upon the transformation coarsened as heat treating time elapsed. At temperatures above $880^{\circ}C$, however, transformation was proceeded by a peritectoid reaction of ${\alpha}+{\epsilon}{\to}{\beta}$. It took at least 200min. to achieve 90% volume fracion of transformed ${\beta}$ phase, and the growth of micro-pores was also observed in this transformational sequence with prolonged heat treating time.
Effects of manufacturing conditions, such as austenitizing temperature, patenting temperature and carbon content in steels, on mechanical properties, especially on reduction of area (RA), of hyper-eutectoid steel wires were investigated. RA increased and then decreased with transformation temperature. This was attributed to the presence of abnormal structures in steels transformed at low transformation temperatures and the occurrence of shear cracking during tensile testing of steels transformed at high transformation temperatures. The increase of austenitizing temperature resulted in the increased austenite grain size and consequently the decrease of RA. The decrease of RA with increasing the carbon content in steels was attributed to the increased fraction of cleavage fracture in tensile fractured surfaces.
In this study, to predict the microstructure in weld HAZ of low alloyed steel, prediction model for the phase transformation considering the influence of prior austenite grain size and cooling rate was developed. For this study, six low alloyed steels were designed and the effect of alloying elements was also investigated. In order to develop the prediction model for ferrite transformation, isothermal ferrite transformation behaviors were analyzed by dilatometer system and 'Avrami equation' which was modified to consider the effect of prior austenite grain size. After that, model for ferrite phase transformation during continuous cooling was proposed based on the isothermal ferrite transformation model through applying the 'Additivity rule'. Also, start temperatures of ferrite transformation were predicted by $A_{r3}$ considering the cooling rate. CCT diagram was calculated through this model, these results were in good agreement with the experimental results. After ferrite transformation, bainite transformation was predicted using Esaka model which corresponded most closely to the experimental results among various models. The start temperatures of bainite transformation were determined using K. J. Lee model. Phase fraction of martensite was obtained according to phase fractions of ferrite and bainite.
The fatigue crack growth behavior of the cold-rolled STS 304 steel developed for membrane material of LNG storage tank was examined experimentally at 293K, 153K and 111K. The fatigue crack growth rate(do/dN) tends to increase as the stress ratio (R) increases over the testing temperature when compared at the same stress intensity factor range($\Delta$K). The effect of R on do/dN is more explicit at low temperatures than at room temperature. The resistance of fatigue crack growth at low temperatures is higher compared with that at room temperature which is attributed to the extent of strain-induced martensitic transformation at the crack tip. The temperature dependence of fatigue crack growth resistance is gradually vanished with an increase in $\Delta$K which correlates with a decreasing fracture toughness with decreasing temperature. Fractographic examinations reveal that the differences of the fatigue crack growth characteristics between room and low temperature are mainly explained by the crack closure and the strengthening due to the martensitic transformation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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