MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2804843768 · doi:10.31390/gradschool_dissertations.4569

Workflows For X-ray And Neutron Interferometry/Tomography As Applied To Additive Manufacturing

2018· dissertation· en· W2804843768 sur OpenAlexfundno aff
Jumao Yuan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésInterferometryWorkflowX-rayTomographyMaterials scienceComputer scienceMedical physicsOpticsMechanical engineeringNuclear engineeringEngineering drawingEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grating-based interferometry/tomography is being rapidly developed for non-destructive evaluation of additive manufacturing test articles. An application requiring an efficient workflow is extremely necessary for stress and fatigue testing samples. At present, scientific workflows play an important role for computational experiments in additive manufacturing 3D printing and interferometry/tomography imaging analysis. A clear workflow template allows scientists to process experiments easier and faster. Work flow library grows, but to find an appropriate workflow for their task is challenging. In our research, there are mainly three portions in the workflow, interferometry analysis, image reconstruction and 3D visualization. Currently, the hierarchy of workflows in interferom etry/tomography projects is Mathematica, TomoPy/ASTRA/Jupyter notebook, VisTrails and Dragonfly. In general, two methods of interferometry analysis have been used in the first portion of workflow, single-shot interferometry and stepped-grating interferometry. As for the second portion, with a Jupyter notebook, the reconstruction method ’Gridrec’ in TomoPy and ’SIRT’ (Simultaneous Iterative Reconstruction Technique) in ASTRA gener ated a powerful reconstruction volume for absorption projections and dark-field projections separately. For the last portion, Dragonfly developed by ORS (Object Research System) company is a 3D visualization software with powerful scripting capabilities implemented in Python macros. Meanwhile, the VisTrails workflow incorporated both interferometry anal ysis and image reconstruction portions into VisTrails modules. Workflows in VisTrails hide much of the complexity of Mathematica or Python programming from users. Instead, with a simple GUI, it is possible for users to make their interferometry/tomography workflows through VisTrails modules. Especially, for DPC (differential phase contrast) images in grating-based interferome try/tomography, we addressed the phase unwrapping issue with the method of 2D integra tion through generating phase images. With the algorithm, we have demonstrated the 2D integrated phase images denote a clearer contrast than DPC images.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,052

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced X-ray Imaging TechniquesTravaux en français237 207