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Enregistrement W2082636909 · doi:10.1155/2012/684024

Corrosion Sensor Development for Condition-Based Maintenance of Aircraft

2012· article· en· W2082636909 sur OpenAlexafffund
Gino Rinaldi, Trisha A. Huber, Heather McIntosh, Les Lebrun, Heping Ding, John Weber

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Aerospace Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensInstitute for Microstructural SciencesDefence Research and Development CanadaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNRC Steacie Institute for Molecular Sciences
Mots-clésCorrosionAerospaceStructural health monitoringAircraft maintenanceSafeguardEnvironmental scienceStructural integrityReliability (semiconductor)Process engineeringComputer scienceMaterials scienceAerospace engineeringEngineeringStructural engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aircraft routinely operate in atmospheric environments that, over time, will impact their structural integrity. Material protection and selection schemes notwithstanding, recurrent exposure to chlorides, pollution, temperature gradients, and moisture provide the necessary electrochemical conditions for the development and profusion of corrosion in aircraft structures. For aircraft operators, this becomes an important safety matter as corrosion found in a given aircraft must be assumed to be present in all of that type of aircraft. This safety protocol and its associated unscheduled maintenance requirement drive up the operational costs of the fleet and limit the availability of the aircraft. Hence, there is an opportunity at present for developing novel sensing technologies and schemes to aid in shifting time-based maintenance schedules towards condition-based maintenance procedures. In this work, part of the ongoing development of a multiparameter integrated corrosion sensor is presented. It consists of carbon nanotube/polyaniline polymer sensors and commercial-off-the-shelf sensors. It is being developed primarily for monitoring environmental and material factors for the purpose of providing a means to more accurately assess the structural integrity of aerospace aluminium alloys through fusion of multiparameter sensor data. Preliminary experimental test results are presented for chloride ion concentration, hydrogen gas evolution, humidity variations, and material degradation.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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