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Enregistrement W2587269828 · doi:10.1017/s0001924000006497

Evolving fuselage designs by incorporating SHM technologies

2011· article· en· W2587269828 sur OpenAlexaff
S. N. Mistry, M. R. Mofakhami, Jérôme Pinsonnault

Notice bibliographique

RevueThe Aeronautical Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor Technologies Research
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural health monitoringFuselageAerospaceSystems engineeringPrincipal (computer security)Conceptual designStructural systemCertificationEngineeringRisk analysis (engineering)Computer scienceConstruction engineeringReliability engineeringMechanical engineeringAerospace engineeringCivil engineeringStructural engineeringComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research efforts at Bombardier Aerospace have investigated design constraints that need to be addressed when considering the design of a future unconventional fuselage concept. Using a composite design platform integrated with structural health monitoring (SHM) technologies, the design space is broadened and there are many more unknowns to investigate from our current knowledge of the subject to date. The principal idea is to identify structural zones and quantify stress levels in areas of concern, referred to as ‘hot-spots’, by integrating an SHM system at a conceptual design level. This new concept would require an assessment of benefits and detriments in order to evaluate the certification processes, impact on maintenance, operation, and ownership costs. The integration of an SHM system using onboard sensors introduces many challenges, such as the requirement for multiple sensors in the structure and additional systems weight. The investigation shows how the aircraft structural design would be impacted and how design, stress, supply-chain, manufacturing, and the systems departments need to be harmonised in order to design a feasible and integrated SHM-structural fuselage concept.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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