An In-Depth Look at the Effectiveness of Smart Materials for Monitoring and Control of Composite Structural Panels
Notice bibliographique
Résumé
In recent years the field of smart structures, including sensing and control, has been growing at an extraordinary rate. As of today, however, there has been relatively little work performed in applying this technology for monitoring and control of offshore and marine structures. In offshore environment, structures are subjected to critical loading cycles (e.g., wave action, temperature changes, and heavily corrosive environment to name a few), unparalleled to those in any other environment. With the costs that are associated with the manufacturing of marine vessels and structures, and their day-to-day operations and maintenance cost, the selection of an effective method of monitoring their performance and integrity, as well as their control is of paramount importance. In this paper, we will present a brief, yet detailed description of the different smart materials that are available for structural monitoring and control, such as electrorheological fluids, shape memory alloys, fiber optics, piezoelectrics, and magnetostrictives. We will also discuss the applications of these materials, including their advantages and shortfalls. The outlined discussion will help the reader to select the most optimum smart material for a given application. The paper will further discuss an ongoing investigation of a piezoelectric system that is currently being developed for implementation into fiber-reinforced composite panels used in marine vessel applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».