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Aujourd'hui, la réduction du poids des véhicules est l'une des priorités de l'industrie automobile, qui cherche à augmenter le rendement énergétique, à améliorer la sécurité des utilisateurs et à réduire les émissions de dioxyde de carbone. C'est pourquoi l'industrie sidérurgique a développé différents types d'aciers avancés à haute résistance (AHSS) qui offrent un excellent équilibre entre faible coût, légèreté et bonnes propriétés mécaniques. Dans la pratique, les diagrammes de transformation par trempe continue (CCT) représentent l'outil le plus important dans le développement des aciers…mehr

Produktbeschreibung
Aujourd'hui, la réduction du poids des véhicules est l'une des priorités de l'industrie automobile, qui cherche à augmenter le rendement énergétique, à améliorer la sécurité des utilisateurs et à réduire les émissions de dioxyde de carbone. C'est pourquoi l'industrie sidérurgique a développé différents types d'aciers avancés à haute résistance (AHSS) qui offrent un excellent équilibre entre faible coût, légèreté et bonnes propriétés mécaniques. Dans la pratique, les diagrammes de transformation par trempe continue (CCT) représentent l'outil le plus important dans le développement des aciers avancés. Cependant, la plupart des diagrammes CCT ont été développés pour des situations idéales qui ne permettent pas de simuler correctement les itinéraires de traitement réels auxquels ces aciers DP à haute résistance sont soumis. Par conséquent, l'objectif de cette recherche est la détermination expérimentale des diagrammes CCT pour les aciers avancés dans les traitements thermiques de recuit dans les plages de températures austénitiques et intercritiques, en utilisant la technique expérimentale de la dilatométrie de trempe.
Autorenporträt
Osvaldo Flor Sánchez. Diplômé de l'Instituto Tecnológico de Saltillo (ITS), spécialisé dans la fonderie et le traitement thermique (T.T). Il a fait partie du département de métallurgie du CINVESTAV-Unidad Saltillo et a ensuite rejoint le programme de troisième cycle de l'ITS pour travailler sur l'optimisation du T.TRIP à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.