Performances comparison of a laser ultrasonic system using 10.6 µm infrared or 532 nm visible generation beam for the investigation of CFRP
Notice bibliographique
Résumé
The investigation of complex shaped carbon fiber parts is a common need of the industry. Classical ultrasonic systems are commonly used, wide-spread and very efficient. However, these techniques are often limited to simple shape objects. Major problems arise when the shape of the element to be investigated is complex (peak, valley, small radius of curvature…). To overcome these problems laser ultrasonic systems can be used and the recent developments show promising results. Laser ultrasonic systems can use different wavelengths for ultrasound generation. Usually CO2 lasers emitting at 10.6 µm wavelength are used. When a laser ultrasonic system is mounted on a robotic arm, very complex shaped objects can be considered. However, the optical fibers for 10.6 µm wavelength are not capable to cope with laser ultrasonic system requirements. Therefore, infrared systems use jointed articulated beam delivery systems which reduce the flexibility of the robot arm and significantly limit the feasible scan paths. To circumvent this limitation, an all-fibered laser ultrasonic system can be used. In our case the ultrasound is generated with a pulsed laser operating at 532 nm. This system is placed on a robotic arm, the beam delivery is performed through an optical fiber only. Therefore, this system is capable of analyzing very complex shaped objects due to the use of optical fiber only for laser beam transport. But visible generation is known to be less efficient and produces lower quality signals. In order to balance the advantages and limitations of both of these systems a CFRP plate including artificial defects has been investigated with different ultrasonic systems. First we used classical phased-array ultrasounds as a reference to compare the performances of visible and infrared generation systems. The plate has then been investigated with a 10.6 µm laser ultrasonic system. The results are compared with an all-fibered laser ultrasonic system working at 532 mn wavelength. Data acquired by each system allow comparing the visibility of the ultrasonic echoes and the amplitude of background noise. We observe the impact of frequency filtering. We show the main differences on the A-scans and C-scan generated by each system. From these elements, we show the advantages and limitations of each system for the investigation of CFRP with a focus on complex shaped object.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».