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Enregistrement W2594843143 · doi:10.1155/2017/7920649

A New Approach of Waveform Interpretation Applied in Nondestructive Testing of Defects in Rock Bolts Based on Mode Identification

2017· article· en· W2594843143 sur OpenAlexafffund
Peiyuan Lin, Jinyuan Liu, Tianhong Yang

Notice bibliographique

RevueMathematical Problems in Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship CouncilOntario Centres of Excellence
Mots-clésNondestructive testingWaveformRock boltSensitivity (control systems)Parametric statisticsAmplitudeStructural engineeringUltrasonic sensorFinite element methodAcousticsGroutGeologyDispersion (optics)Geotechnical engineeringEngineeringOpticsMathematicsPhysicsElectronic engineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the characteristics of dispersion of guided waves, the waveforms recorded in ultrasonic nondestructive testing (NDT) of rock bolts are complicated to interpret. With a goal to increase the inspection sensitivity and accuracy in NDT of rock bolts, an approach of waveform interpretation based on wave modes identification is developed. The numerical simulation of full rock bolt and rock bolts with grout defect by Finite Element Method (FEM) is applied to illustrate the approach; it is found that the sensitive and low attenuation wave modes exist. Laboratory tests on full rock bolt and rock bolt with grout loss using NDT are conducted to evaluate the efficacy of the approach of waveform interpretation. In addition to that, a parametric study was conducted on rock bolt models with different sectional defect size. Based on the waveform interpretation, the mode‐based reflection coefficient R is proposed to evaluate the sensitivity of wave modes to the defect size of sectional area. It is found that the sensitivity of the wave mode does not change with the defect sectional area, and the amplitude depends on the size of the defect.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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