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Enregistrement W2119882237 · doi:10.1109/tuffc.2010.1659

Flexible metallic ultrasonic transducers for structural health monitoring of pipes at high temperatures

2010· letter· en· W2119882237 sur OpenAlexaff
Jeanne-Louise Shih, Makiko Kobayashi, Cheng‐Kuei Jen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control · 2010
Typeletter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasonic sensorTransducerMaterials scienceStructural health monitoringAcousticsCapacitive micromachined ultrasonic transducersComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Piezoelectric films have been deposited by a sol-gel spray technique onto 75-μm-thick titanium and stainless steel (SS) membranes and have been fabricated into flexible ultrasonic transducers (FUTs). FUTs using titanium membranes were glued and those using SS membranes brazed onto steel pipes, procedures that serve as on-site installation techniques for the purpose of offering continuous thickness monitoring capabilities at up to 490 °C. At 150 °C, the thickness measurement accuracy of a pipe with an outer diameter of 26.6 mm and a wall thickness of 2.5 mm was estimated to be 26 μm and the center frequency of the FUT was 10.8 MHz. It is demonstrated that the frequency bandwidth of the FUTs and SNR of signals using glue or brazing materials as high-temperature couplant for FUTs are sufficient to inspect the steel pipes even with a 2.5 mm wall thickness.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations23
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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