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Enregistrement W2026431427 · doi:10.1117/12.599757

Validation of a Lamb wave-based structural health monitoring system for aircraft applications

2005· article· en· W2026431427 sur OpenAlexaboutno aff
Seth S. Kessler, Dong Jin Shim

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTestbedSoftwareComputer scienceStructural health monitoringReliability (semiconductor)Embedded systemReliability engineeringReal-time computingEngineeringOperating systemStructural engineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural Health Monitoring technologies have the potential to reduce life-cycle costs and improve reliability for aircraft. Previous research conducted by the Metis Design Corporation has demonstrated the ability of Lamb wave methods to provide reliable information regarding the presence, location and type of damage in coupon-level specimens. Several critical system components have been developed during the course of this research, including circuitry and packaging, and integrated into the Monitoring & Evaluation Technology Integration (M.E.T.I.) Disk. In order to demonstrate the validity of M.E.T.I.-Disks for aircraft applications, a testbed has been fabricated by dividing a 1/8" plate of aircraft-grade aluminum into four equal quadrants with several c-channels. M.E.T.I.-Disk nodes were then placed in the center of each quadrant, and data was collected and interpreted by the METISv2.10 software package. The results produced by this software validated the M.E.T.I.-Disk by using a single undamaged cell to calibrate the system, and then correctly identify that there was no damage present in the remaining quadrants. Next, representative damage was introduced into several combinations of the quadrants, and the software was executed again to query the structure. The resulting data revealed the presence and location of damage, while still identifying the two undamaged regions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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