Improving robustness of damage imaging in model-based structural health monitoring of complex structures
Notice bibliographique
Résumé
Model-based Structural Health Monitoring (SHM) approaches offer higher resolution in damage detection and characterization. However, the performance of damage imaging algorithms relies on the quality of the model and the proper knowledge of its parameters, which might prove challenging to obtain for complex structures. In this paper, models are first compared for ultrasonic guided wave generation by bonded piezoceramic (PZT) transducers, from the well-known pin-force model to analytical approaches taking into account the detailed interfacial shear stress under the PZT, and including an electro-mechanical hybrid model. Then, the modeling of guided wave propagation in complex structures is investigated, more specifically in composite structures, considering: (1) dependency of phase velocity and damping on the angle, (2) steering effect due to the anisotropy of the structure, and (3) full transducer dynamics. Validation of the models is conducted on isotropic and composite materials, by comparing amplitude curves and time domain signals with simulation results from Finite Element Models and with experimental measurements using a 3D laser Doppler vibrometer for principal and non-principal directions. Finally, the sensitivity of the damage imaging algorithms to variability in the model parameters is studied, and the benefit of identifying those parameters in-situ, prior to damage imaging, is demonstrated.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».