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Enregistrement W2165565696 · doi:10.1139/p04-056

Acoustical methods for the investigation of adhesively bonded structures: A review

2004· review· en· W2165565696 sur OpenAlexvenueno aff
E. Maeva, I. Severina, Sergiy Bondarenko, Gilbert B. Chapman, Brian E. O’Neill, F. Severin, Roman Gr. Maev

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2004
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdhesiveDelamination (geology)Nondestructive testingUltrasonic sensorElectronicsAdhesionComposite materialAcousticsMechanical engineeringPhysicsMaterials scienceEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustical methods have been widely used for almost 30 years for flaw detection, visualization, and local parameter measurement of different materials. Acoustical techniques are irreplaceable tools for nondestructive evaluation of adhesive-bonded composites and components for the electronics, aeronautics, and automotive industries in the high-technology sector. In the last decade, much progress has been made in the development and improvement of acoustical methods for the investigation of adhesively-bonded structures. These methods allow us to detect voids, delaminations, porosities, cracks, and poor adhesion. In this paper, the most common techniques, such as normal and oblique ultrasonic scans, resonant ultrasonic spectroscopy, and Lamb-wave methods are reviewed. Analysis of the typical defects that can occur in adhesive joints and their causes are presented. The progress of the study of the adhesion mechanism and the role of the interfacial properties and surface conditions in the adhesion process is surveyed. PACS No.: 81.70.Cv

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,008

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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