Statistical Analysis of Quenching & Partitioning Effects on Mechanical Properties of ۱.۷۱۰۲ Steel Using ANOVA Technique
محل انتشار: مجله شکل دهی مواد، دوره: 11، شماره: 0
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 76
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMF-11-0_001
تاریخ نمایه سازی: 1 بهمن 1403
چکیده مقاله:
Quenched and partitioned (Q&P) steels represent a new generation of advanced high-strength steels, characterized by their excellent combination of strength and ductility. The high ductility of Q&P steels is attributed to their unique micro-composite microstructure, consisting of a martensitic matrix and ۱۰-۱۵% residual austenite. This research aims to determine the process parameters and investigate their effect on the ultimate tensile strength, yield strength, total elongation, reduction of area, and hardness of ۱.۷۱۰۲ silicon medium carbon steel specimens subjected to quenching and partitioning processes. A full factorial design of experiments (DOE) was obtained using Minitab software for statistical analysis of the results. First, the normality of data was validated, and the main effects and interactions were analyzed through analysis of variance (ANOVA). The findings reveal that quenching temperature, partitioning time, and their interaction had a significant effect on the response.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
A.A. Abedini
Department of Mechanical and Materials Engineering, Birjand University of Technology, Birjand, Iran
H. Rastegari
Department of Mechanical and Materials Engineering, Birjand University of Technology, Birjand, Iran
S.M. Emam
Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Ardakan University, P.O. Box ۱۸۴, Ardakan, Iran
S.M.H. Seyedkashi
Mechanical Engineering Department, University of Birjand, Birjand ۹۷۱۷۵-۳۷۶, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :