Infrared thermography inspection of glass reinforced plastic (GRP) wind turbine blades and the concept of an automated scanning device
Notice bibliographique
Résumé
Infrared thermography techniques have been used for many years in the non-destructive testing and evaluation (NDT and E) of materials and structures. The main advantage of thermography over classical NDT techniques resides in the possibility of inspecting large areas in a fast and safe manner without needing to have access to both sides of the component. Nonetheless infrared thermography is limited to the detection of relatively shallow defects (a few millimetres under the surface), since it is affected by 3D heat diffusion. However, the most common types of anomalies found on composites, such as GRP wind turbine blades are delaminations, disbonds, water ingress, node failure and core crushing, and can be effectively detected and sometimes quantified using active thermographic techniques. This research work presents the use of infrared thermography on glass reinforced plastic (GRP) wind turbine blades assessment. Finally, the development of an autonomous, novel and lightweight multi-axis scanning system, as a concept, deploying in situ thermography NDT is also presented, with the intention of developing maximisation of the blade area coverage in a single run, at a known sensitivity, with the utilisation of the minimum number of system degrees of freedom and the maximum repeatability, as well as positional accuracy possible.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».