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Die Verringerung des Fahrzeuggewichts ist heute eine der Prioritäten der Automobilindustrie, um die Kraftstoffeffizienz zu erhöhen, die Sicherheit der Benutzer zu verbessern und die Kohlendioxidemissionen zu verringern. Aus diesem Grund hat die Stahlindustrie verschiedene Arten von hochfesten Stählen (Advanced High Strength Steels, AHSS) entwickelt, die ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen niedrigen Kosten, geringem Gewicht und guten mechanischen Eigenschaften bieten. In der Praxis sind die Diagramme der kontinuierlichen Abschreckumwandlung (CCT) das wichtigste Werkzeug bei der…mehr

Produktbeschreibung
Die Verringerung des Fahrzeuggewichts ist heute eine der Prioritäten der Automobilindustrie, um die Kraftstoffeffizienz zu erhöhen, die Sicherheit der Benutzer zu verbessern und die Kohlendioxidemissionen zu verringern. Aus diesem Grund hat die Stahlindustrie verschiedene Arten von hochfesten Stählen (Advanced High Strength Steels, AHSS) entwickelt, die ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen niedrigen Kosten, geringem Gewicht und guten mechanischen Eigenschaften bieten. In der Praxis sind die Diagramme der kontinuierlichen Abschreckumwandlung (CCT) das wichtigste Werkzeug bei der Entwicklung fortschrittlicher Stähle. Die meisten CCT-Diagramme wurden jedoch für idealisierte Situationen entwickelt, die es nicht erlauben, die tatsächlichen Verarbeitungsprozesse, denen diese hochfesten DP-Stähle unterzogen werden, korrekt zu simulieren. Ziel dieser Forschungsarbeit ist daher die experimentelle Bestimmung von CCT-Diagrammen für hochentwickelte Stähle bei Glühwärmebehandlungen in austenitischen und interkritischen Temperaturbereichen, wobei die experimentelle Technik der Abschreckdilatometrie eingesetzt wird.
Autorenporträt
Osvaldo Flor Sánchez. Licenciado pelo Instituto Tecnológico de Saltillo (ITS), com especialização em fundição e tratamento térmico (T.T). Fez parte do departamento de metalurgia do (CINVESTAV-Unidad Saltillo) e mais tarde juntou-se ao programa de pós-graduação do ITS para trabalhar na otimização do T.T TRIP usando algoritmos de Aprendizagem Automática.