A Coupled Approach to Developing Damage Prognosis Solutions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle