A Novel Linear Polarization Resistance Corrosion Sensing Methodology for Aircraft Structure
Notice bibliographique
Résumé

 
 
 A direct method of measuring corrosion on a structure using a micro-linear polarization resistance (μLPR) sensor is presented. The new three-electrode μLPR sensor design presented in this paper improves on existing LPR sensor technology by using the structure as part of the sensor system, allowing the sensor electrodes to be made from a corrosion resistant or inert metal. This is in contrast to a two- electrode μLPR sensor where the electrodes are made from the same material as the structure. A controlled experiment, conducted using an ASTM B117 salt fog, demonstrated the three-electrode μLPR sensors have a longer lifetime and better performance when compared to the two-electrode μLPR sensors. Following this evaluation, a controlled experiment using the ASTM G85 Annex 5 standard was performed to evaluate the accuracy and precision of the three-electrode μLPR sensor when placed between lap joint specimens made from AA7075-T6. The corrosion computed from the μLPR sensors agreed with the coupon mass loss to within a 95% confidence interval. Following the experiment, the surface morphology of each lap joint was determined using laser microscopy and stylus-based profilometry to obtain local and global surface images of the test panels. Image processing, feature extraction, and selection tools were then employed to identify the corrosion mechanism (e.g. pitting, intergranular).
 
 
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».