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Enregistrement W2081262184 · doi:10.1080/10589750701448548

Qualitative and quantitative assessment of aerospace structures by pulsed thermography

2007· article· en· W2081262184 sur OpenAlexaff
Clemente Ibarra‐Castanedo, Marc Genest, Pierre Servais, Xavier Maldague, A. Bendada

Notice bibliographique

RevueNondestructive Testing And Evaluation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermography and Photoacoustic Techniques
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospaceThermographySignal processingNondestructive testingComputer scienceData processingSIGNAL (programming language)Noise (video)Remote sensingElectronic engineeringEngineeringComputer visionAerospace engineeringComputer hardwareDigital signal processingOpticsImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulsed thermography (PT) is an NDT&E technique allowing the remote examination of materials and systems. PT is particularly interesting for the inspection of aerospace structures since it can be used to perform safe inspection of large structures in a fast manner and without having to remove the components from the aircraft. Pulsed thermographic data however, is contaminated by noise of many forms. Fortunately, numerous signal processing techniques are available to perform qualitative and quantitative data analysis of data. In this paper, we present three processing techniques that have shown very promising results. We provide the theoretical background and experimental details as well as some representative results that highlight the pros and cons of each technique. As it will be pointed out, an interesting approach is the combination of existing processing techniques in order to use the most attractive features from each technique while reducing the non-desirable characteristics.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,334 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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