Comparison of model-based damage imaging techniques for transversely isotropic composites
Notice bibliographique
Résumé
In order to reduce operation and maintenance costs of aircraft, in situ structural health monitoring techniques are implemented on critical parts and assemblies. Many of these techniques rely on models considering, with various levels of complexity, the generation, propagation and interaction of ultrasonic guided waves with potential damages, in order to detect, localize and estimate damage severity. Although their potential has been extensively demonstrated on isotropic substrates, their implementation still poses a challenge for composite assemblies for which only quasi-isotropic and cross-ply composites have been considered. This is mainly due to the limitations of the models to properly predict the complex behaviour of guided waves on composites, where the assumptions behind the models actually used for damage imaging do not fully consider the impact of the anisotropy on guided wave generation and propagation. This article presents a comparative analysis of the performances of three model-based damage imaging techniques for composites previously validated on isotropic substrates. The main objective of the study is to address the interest in using more complex analytical formulations to improve the performance of imaging techniques. This is obtained by comparing three imaging techniques, each presenting different levels of complexity in their numerical formulations. Performance of (a) delay-and-sum, (b) dispersion compensation and (c) correlation-based techniques are addressed numerically and experimentally. The analysis is conducted on a unidirectional transversely isotropic laminate instrumented with four circular piezoceramic transducers. A robustness analysis of the models is performed numerically, where the effect of varying stiffness parameters and velocity is addressed. The correlation-based technique is adapted for the first time to composite laminates where the generation is considered using the pin-force model and the propagation is modelled via the use of the global matrix model. Experimental validation is carried out and the results obtained show the benefit of considering the steering effect for well-resolved multi modal damage imaging.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».