MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2032784302 · doi:10.1088/0964-1726/21/6/065010

<i>In situ</i>mechanical characterization of isotropic structures using guided wave propagation

2012· article· en· W2032784302 sur OpenAlexaff
Pierre-Claude Ostiguy, Nicolas Quaegebeur, Kyle R Mulligan, Patrice Masson, Saïd Elkoun

Notice bibliographique

RevueSmart Materials and Structures · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobustness (evolution)Finite element methodStructural health monitoringIsotropyMaterials scienceAcousticsTransducerRepeatabilityStructural engineeringCharacterization (materials science)Poisson's ratioPoisson distributionEngineeringComposite materialOpticsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guided waves are widely used in structural health monitoring (SHM). Their behaviour is highly sensitive to the mechanical properties of a structure. The performance of damage detection strategies based on guided waves therefore relies on an accurate knowledge of the mechanical properties. This paper presents an integrated characterization technique that identifies the mechanical properties of isotropic structures, namely the elastic modulus and Poisson's ratio. The approach is based on a modified version of an imaging algorithm (Excitelet), where mechanical properties, instead of geometrical scattering features, are set as the variables to be identified. The methodology, accuracy, repeatability, and robustness are assessed, first via a finite element model (FEM) and then experimentally for an aluminum plate with attached piezoceramic (PZT) transducers. The plate is instrumented with two PZTs located 15 cm from each other in a pitch–catch configuration, distant enough to ensure proper mode discrimination. The algorithm accuracy and robustness with respect to slight variations in the geometrical inputs (PZT to PZT distance and thickness of the plate) are validated within ± 1% and ± 2%, respectively, with the FEM. Experimental results are validated within ± 1% of supplier properties, demonstrating the ability of this approach to allow accurate characterization of a structure in situ without the need for complex and expensive devices or ASTM testing.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSmart Materials and StructuresMême sujetUltrasonics and Acoustic Wave PropagationTravaux en français237 207