A Coupled Approach to Developing Damage Prognosis Solutions
Notice bibliographique
Résumé
An approach to developing damage prognosis (DP) solution that is being developed at \nLos Alamos National Laboratory (LANL) is summarized in this paper. This approach integrates \naadvanced sensing technology, data interrogation procedures for state awareness, novel model \nvalidation and uncertainty quantification techniques, and reliability-based decision-making \nalgorithms in an effort to transition the concept of damage prognosis to actual practice. In parallel \nwith this development, experimental efforts are underway to deliver a proof-of-principle technology \ndemonstration. This demonstration will assess impact damage and predict the subsequent fatigue \ndamage accumulation in a composite plate. Although the project focus will be DP for composite \nmaterials, most of this technology can generalize to many other applications. The unique aspects of \nthis approach discussed herein include: 1) multi-length scale damage models analyzed on tera-scale \ncomputer platforms that discretize composites on an individual lamina level, 2) integration of \nadvanced sensors with Los Alamos’s flight-hardened data acquisition system, 3) damage detection \nbased on a statistical pattern recognition approach, and 4) reliability-based metamodels with \nquantified uncertainty that can be deployed on microprocessors integrated with the sensing system \nfor autonomous damage prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».