Compensation of piezoceramic bonding layer degradation for structural health monitoring
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Notice bibliographique
Résumé
The compensation of the degradation of the bonding layer of piezoceramics used in structural health monitoring is addressed in this article. A simple admittance model is first used to measure and extract the variation of admittance parameters using the same acquisition chain which is used by the structural health monitoring system for damage monitoring. More precisely, the method uses measurable changes in physical transducer modal damping at frequencies around piezoceramic resonance to estimate the extent of degradation. Then, a finite element model is used to obtain calibration curves linking the variations in transducer modal damping to amplitude and phase of the ultrasonic signals generated or measured by the piezoceramics. Such calibration curves are obtained by simulating with the FEM the effect of varying the bonding layer coverage area and Young’s modulus on (a) admittance and (b) amplitude and phase of the ultrasonic signals. From this, a signal correction factor is developed for the dominant bonding layer coverage area degradation failure mode to compensate for the changes in amplitude and phase of guided waves generated and measured by degraded piezoceramic transducers. The measured modal damping determines the amount of bonding layer degradation from the simulated modal damping calibration curves and then the quantified bonding layer degradation amount selects the amplitude and phase correction to be applied to measured signals from the calibration curves. The benefits of the signal correction factor are demonstrated below piezoceramic resonance to improve damage imaging and localization using the Embedded Ultrasonic Structural Radar algorithm (delay and sum method) when a single transducer in a sparse array of transducers fixed to an aluminum plate is damaged due to the close proximity of drop-weight impacts. Up to a certain damage extent, the signal correction factor could allow an extension of the service life of the structural health monitoring system.
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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.
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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