Structural Health Monitoring in Civil Aviation: Applications and Integration
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">In civil aviation the main driver for Structural Health Monitoring (SHM) is to provide maintenance and ownership benefits. The maintenance benefits are defined in terms of improving maintenance planning, increasing inspection intervals and reducing inspection cost. The ownership benefits can be measured in residual value and life extension.</div><div class="htmlview paragraph">In this paper different aspects of SHM implementation are discussed for fatigue monitoring and fatigue damage sensing with a consideration of minimizing challenges for SHM implementation. First, the current Fatigue Monitoring implementation scenarios for the most representative agile military aircraft are reviewed. In the following some aircraft utilization results obtained from analyzing different airlines are presented. The obtained results show a better possibility of categorizing fleet of an airline in comparison with agile military aircraft. Based on these results a concept for fatigue monitoring of a civil aircraft is proposed that can be implemented with a minimum certification challenges. Cumulative damage calculated based on the proposed concept shows potential opportunity for more granulated life evaluation, which can result in up to 25% fatigue maintenance interval extension by adding take-off weight part of the fatigue parameters. Second, a typical recognized application for fatigue damage sensing using Acousto-Ultrasonics technology is presented and a typical inspection result that can be expected from the SHM system is discussed. In addition, some specific experimental observations for sensors' performance are presented that need to be taken into account at low Technology Readiness Levels (TRLs) where the SHM solution performance is evaluated.</div></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».