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Enregistrement W2802494570 · doi:10.1139/tcsme-2007-0001

POTENTIAL OF BRAGG GRATING SENSORS FOR AIRCRAFT HEALTH MONITORING

2007· article· en· W2802494570 sur OpenAlexaffvenue
Nezih Mrad

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensDepartment of National Defence
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospaceStructural health monitoringFiber Bragg gratingRobustness (evolution)Computer scienceOptical fiberSystems engineeringAutomotive engineeringEngineeringAerospace engineeringTelecommunicationsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increased requirement to operate military platforms and aerospace structures beyond their designed life imposes heavy maintenance and inspection burden on aircraft operators and owners. In-service structural health monitoring is potentially a cost-effective approach by which service usage information can be obtained and knowledgeable decisions can be made. Advanced sensor technology, such as optical fibres, are expected to provide existing and future aircraft with added intelligence and functionality, reduced weight and cost, enhanced robustness and performance. This paper furthers the understanding of technical and practical issues related to full implementation of a fibre optic sensor based structural health monitoring system for aerospace and military platforms. It also reports experimental findings on the use of fibre Bragg grating sensors for measurement of parameters relevant to aircraft structural monitoring and smart structures; with an emphasis on the suitability of multifunctional fibre optic sensor system. Experimental evaluations revealed that Bragg grating sensors correlate well with conventional sensors technology for temperature, stain, crack growth and cure monitoring and were insensitive to pressures up to 300 psi. These sensors were determined to have minimum impact on the structural integrity when embedded parallel to host fibres into composite laminates. Recommendations on the implementation and integration of these sensors into a structural health monitoring system are also provided.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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