Low-Frequency Eddy-Current Testing for Detection of Subsurface Cracks in CF-188 Stub Flange
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The vertical stub flanges on the CF-188 Hornet fighter aircraft are responsible for linking two vertical stabilizers to the fuselage. Repeated stresses due to dynamic loads on aircraft structure during flight may cause eyebrow cracks on the flange around fastener holes. Prevention of failure of the flange structure involves early detection before cracks grow to a critical length. Low-frequency eddy-current (LFEC) techniques have been applied to inspect thick conducting aircraft structures. However, in the case of the stub flange, LFEC is challenged by component geometry. In particular, the surface containing cracks is not parallel to the surface that is accessible for scanning. The bolts are perpendicular to the face with cracks but are almost at 85° to the scanning surface. A novel conical probe is designed to use the bolt as a core for the excitation (driver) coil, thereby increasing driving flux density, and to constrain probe positioning as it is swept around the bolt. Finite-element simulations are used to investigate influence of different parameters on LFEC impedance plane response. These include slope of the slanted surface, sample thickness, operating frequency, crack size, and edge effect for two different component edge shapes. Experimental measurements carried out at different frequencies on test samples, prepared with the same dimensions as actual flanges, were found to be in good agreement with computational models. Results indicate that LFEC is significantly affected by surrounding geometries, which therefore, need to be taken into account when inspecting for cracks.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle