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Enregistrement W2041405817 · doi:10.1109/jsen.2013.2281368

Real Time Pulsed Eddy Current Detection of Cracks in F/A-18 Inner Wing Spar Using Discriminant Separation of Modified Principal Components Analysis Scores

2013· article· en· W2041405817 sur OpenAlexaff
Peter Francis Horan, P. R. Underhill, Thomas W. Krause

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSparWingEddy currentStructural engineeringMaterials sciencePrincipal component analysisFastenerLinear discriminant analysisAcousticsComposite materialEngineeringComputer scienceArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aluminum inner wing spars of F/A-18 Hornet aircraft may undergo stress corrosion cracking along the spar between the fasteners that secure carbon-fiber/epoxy composite skin to the wing. Inspection of the spar through the wing skin is required to avoid wing disassembly. The thickness of the skin varies between 9 and 21 mm (0.36-0.83 in) and fasteners may be either titanium or ferrous. Pulsed eddy currents (PECs), generated by a probe centered over the fastener, demonstrate the capability of detecting simulated cracks within spars with the wing skin present. Comparison of signals from separate pick-up coils, mounted to either side of the excitation coil, is used to detect differences in induced eddy current fields, which arise in the presence of cracks. To overcome variability in PEC signal response due to variation in: 1) skin thickness; 2) fastener material and size; and 3) centering over fasteners, a large calibration data set is acquired. Multidimensional scores from a modified principal components analysis (PCA) of the data are reduced to 1-D using a discriminant analysis method. Under inspection conditions, calibration PCA scores combined with discriminant analysis permit rapid real time go/no-go PEC detection of cracks in F/A-18 inner wing spar.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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