Chirplet-based imaging using compact piezoelectric array
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the implementation of a chirplet-based matching pursuit technique called excitelet for imaging. High frequency bursts are injected into a structure by a piezoceramic (PZT) actuator and measurement is conducted by a compact array of PZT sensors, located remotely from the damage. The matching pursuit algorithm is implemented with a dictionary of atoms obtained from dispersed versions of the excitation, where the parameters of each atom are the propagation distance and the mode. For a selected point in the scan area and a given mode, the measured signal is correlated with a given atom value for each propagation path in the array configuration. A round-robin technique is used to add the contributions of all these correlation values for each point in the scan area for imaging. Simulations are first conducted for a 1.5 mm thick aluminium plate with signals synthesized for A0 mode propagating over distances corresponding to the location of a reflection or diffusion point in an area in front of an array of measurement points. The simulations show that the excitelet offers better localization of the reflection point, when compared with a group velocity-based, or time-of-flight (ToF) approach. The simulation results are validated experimentally using a 1.5 mm thick aluminium plate with a notch in the periphery of a hole. Bonded PZTs are used for both actuation and sensing of 2.5 cycles bursts at 300 kHz, 500 kHz and 850 kHz. Significant improvement of imaging quality is demonstrated with respect to classical imaging techniques.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».