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Enregistrement W2084674475 · doi:10.1080/10589751003770118

Numerical modelling as a cost-reduction tool for probability of detection of bolt hole eddy current testing

2010· article· en· W2084674475 sur OpenAlexafffund
Catalin Mandache, M. Roshan Khan, A. Fahr, Marko Yanishevsky

Notice bibliographique

RevueNondestructive Testing And Evaluation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésEddy-current testingEddy currentNondestructive testingReliability (semiconductor)Experimental dataTransducerReduction (mathematics)EngineeringFinite element methodStructural engineeringReliability engineeringComputer scienceMechanical engineeringPower (physics)MathematicsElectrical engineeringStatisticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Probability of detection (PoD) studies are broadly used to determine the reliability of specific nondestructive inspection procedures, as well as to provide data for damage tolerance life estimations and calculation of inspection intervals for critical components. They require inspections on a large set of samples, a fact that makes these statistical assessments time- and cost-consuming. Physics-based numerical simulations of nondestructive testing inspections could be used as a cost-effective alternative to empirical investigations. They realistically predict the inspection outputs as functions of the input characteristics related to the test piece, transducer and instrument settings, which are subsequently used to partially substitute and/or complement inspection data in PoD analysis. This work focuses on the numerical modelling aspects of eddy current testing for the bolt hole inspections of wing box structures typical of the Lockheed Martin C-130 Hercules and P-3 Orion aircraft, found in the air force inventory of many countries. Boundary element-based numerical modelling software was employed to predict the eddy current signal responses when varying inspection parameters related to probe characteristics, crack geometry and test piece properties. Two demonstrator exercises were used for eddy current signal prediction when lowering the driver probe frequency and changing the material's electrical conductivity, followed by subsequent discussions and examination of the implications on using simulated data in the PoD analysis. Despite some simplifying assumptions, the modelled eddy current signals were found to provide similar results to the actual inspections. It is concluded that physics-based numerical simulations have the potential to partially substitute or complement inspection data required for PoD studies, reducing the cost, time, effort and resources necessary for a full empirical PoD assessment.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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