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Enregistrement W1658814312 · doi:10.1063/1.1306206

Characterization of anisotropic materials with the Laser-Ultrasonic technique using the “in plane” and the “out of plane” measurements of the sample surface displacement

2000· article· en· W1658814312 sur OpenAlexaff
Christophe Bescond

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasonic sensorLaserOpticsAnisotropyTransducerAcousticsDisplacement (psychology)PiezoelectricityInterferometryMaterials scienceBandwidth (computing)PhysicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The progress of lasers for the generation as for the detection of ultrasonic waves opened ways for many applications where measurements need to be contactless and at a distance. For example, the Laser-Ultrasonic technique is promising for the mechanical characterization of anisotropic materials. Nevertheless, the signal processing as the data analysis becomes more complex than in the case of the classical technique that uses piezoelectric transducers. The generation and detection being punctual on the sample surface, the measured ultrasonic wave velocities correspond to group velocities. That point complicates the elastic tensor determination. In that work, a well adapted formulation is presented and is applied to characterize anisotropic materials, in particular, a composite material where its structure complicates the problem. The localization of wave front arrivals becomes intricate due to the inhomogeneity of such materials regarding their multi-layered structures and the large bandwidth of the acoustical source. In this work, we present measurements of waveforms obtained with a heterodyne laser interferometer that allows us to measure the “in-plane” and the “out-of-plane” displacements of the sample surface. Both measurements authorize a better localization of wave front arrivals. Interests of this technique are underlined.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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