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181.
182.
V. P. Baryatinskii P. P. Chernov Yu. I. Larin V. V. Shitov S. V. Bakhtin T. T. Nedelina 《Metallurgist》1999,43(10):448-451
Conclusions
Novolipetsk Metallurgical Combine. Translated from Metallurg, No. 10, pp. 38–39, October, 1999. 相似文献
| 1. | Achieving total reductions of 40–80% for steel 01 YuT ensures high mechanical properties (σy=151–176 N/mm2,σB=294–318 N/mm2, δ4=42–47%) and high values of the strain-hardening index (n=0.233–0.251), regardless of the annealing variant (continuous annealing furnace, bell-type furnaces). |
| 2. | Increasing the reductions made during the cold reduction of steel 01YuT to values within the range 75–84% increases the number of grains with the {111} orientation and decreases the number of grains with the {110} orientation. Both of these orientation changes improve the stampability of the steel and result in high values for the coefficient of normal plastic anisotropy and the ductility coefficient (K dc=11.1–19.0;R=1.96–2.08). |
| 3. | The annealing of steel 01YuT with small reductions (40.5, 52.4%) results in a deterioration of the texture of the metal and a decrease in the coefficient of normal plastic anisotropy (K dc=4.3–7.1;R=1.20–1.45). |
183.
Dmitry Tolmachev Natalia Lukasheva Ruslan Ramazanov Victor Nazarychev Natalia Borzdun Igor Volgin Maria Andreeva Artyom Glova Sofia Melnikova Alexey Dobrovskiy Steven A. Silber Sergey Larin Rafael Maglia de Souza Mauro Carlos Costa Ribeiro Sergey Lyulin Mikko Karttunen 《International journal of molecular sciences》2022,23(2)
Deep eutectic solvents (DESs) are one of the most rapidly evolving types of solvents, appearing in a broad range of applications, such as nanotechnology, electrochemistry, biomass transformation, pharmaceuticals, membrane technology, biocomposite development, modern 3D-printing, and many others. The range of their applicability continues to expand, which demands the development of new DESs with improved properties. To do so requires an understanding of the fundamental relationship between the structure and properties of DESs. Computer simulation and machine learning techniques provide a fruitful approach as they can predict and reveal physical mechanisms and readily be linked to experiments. This review is devoted to the computational research of DESs and describes technical features of DES simulations and the corresponding perspectives on various DES applications. The aim is to demonstrate the current frontiers of computational research of DESs and discuss future perspectives. 相似文献