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Enregistrement W2101756223 · doi:10.1177/0731684409347598

Biodegradation and Debonding Detection of Composite-wrapped Wood Structures

2009· article· en· W2101756223 sur OpenAlexaff
Amr A. Nassr, Wael El‐Dakhakhni, Wael H. Ahmed

Notice bibliographique

RevueJournal of Reinforced Plastics and Composites · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCapacitanceComposite numberComposite materialFibre-reinforced plasticBiodegradationElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, a methodology is presented for detecting biodegradation and debonding damage in composite-wrapped wood structures using a coplanar capacitance sensor. The presence of damage in the composite/wood interface alters the dielectric characteristics, causing a variation in the measured capacitance by the sensor. The theoretical background employed in developing the proposed capacitance technique is highlighted. A glass fiber reinforced polymers (GFRP)-wrapped wood column, containing pre-induced defects to simulate biodegradation damage and debonding of the GFRP at the composite/wood interface, was constructed and inspected in a laboratory setting. A coplanar capacitance sensor was designed and used for the inspection of simulated defects of different severity. The capacitance signals were measured and the sensor sensitivity was evaluated for each defect type. The proposed technique can be used for rapid damage screening, scheduled or random inspection, or as permanent sensor network within the composite/wood system as a structural health monitoring technique.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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