NDT characterisation of carbon-fibre and glass-fibre composites using non-invasive imaging techniques
Notice bibliographique
Résumé
The prerequisite for more competent and cost effective transport has led to the evolution of innovative testing and evaluation procedures. Non-destructive testing and evaluation (NDT & E) techniques for assessing the integrity of composite structures are essential to both reduce manufacturing costs and out of service time of transport means due to maintenance. Smart methods for assessing the integrity of a composite structure are essential to both reduce manufacturing costs and out of service time of the structure due to maintenance. Nowadays, thermal non-destructive testing (NDT) is commonly used for assessing composites. This research work evaluates the potential of various infrared thermography (IRT) approaches for assessing different types of fabricated defects (i.e. impact damage, inclusions for delaminations, etc) on Glass Fibre Reinforced Polymer (GFRP) and Carbon Fibre Reinforced Polymer (CFRP) plates. Measurements were performed using LWIR and three active approaches: a) pulsed thermography using the flash method (xenon flash lamps), b) transient themography using IR-heating pulse, and c) thermographic inspection for cooled sample by freezing in -20 C and then use monitoring. Furthermore, integrated flash thermography by employing a MWIR system was also used. Finally, NIR imaging was also utilised for the inspection of the GFRP and CFRP plates.
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 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».