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Enregistrement W2076016443 · doi:10.1063/1.4789137

Root crack sizing using phased array inspections and autoregressive spectral extrapolation signal processing

2013· article· en· W2076016443 sur OpenAlexaff
James T. Caldwell, Babak Shakibi, Michael Moles, Anthony N. Sinclair

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhased arrayExtrapolationAcousticsSampling (signal processing)Autoregressive modelSignal processingSIGNAL (programming language)SizingOpticsMaterials scienceEngineeringMathematicsElectronic engineeringPhysicsComputer scienceStatisticsDigital signal processingElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phased array inspection was conducted on a V-butt welded steel sample with multiple shallow flaws of varying depths. The inspection measurements were processed using Wiener filtering and Autoregressive Spectral Extrapolation (AS) to enhance the signals. Phased array inspections were conducted using multiple phased array probes of varying nominal central frequencies (2.25, 4, 5 and 10 MHz). This paper describes the measured results, which show high accuracy, typically in the range of 0.1-0.2 mm. The results concluded that: 1. There was no statistical difference between the calculated flaw depths from phased array inspections at different flaw tip angles. 2. There was no statistical difference in flaw depths calculated using phased array data collected from either side of the weld. 3. Flaws with depths less than the estimated probe signal shear wavelength could not be sized. 4. Finally, there was no statistical difference in the calculated flaw depths using phased array probes with different sampling frequencies and destructive measurements of the flaws.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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