Inverse characterization of adhesive shear modulus in bonded stiffeners using ultrasonic guided waves
Notice bibliographique
Résumé
Adhesively bonded stiffeners are widely used in aerospace structures. A well-cured bond can increase structural stiffness, and, consequently, enhance the performance of the entire structure. The feasibility of feature-guided wave modes for the inspection of the bond line adhesion in difficult-to-access regions has been already investigated in the literature. However, due to the complexity of the guide wave phenomena in the bond line region, a more comprehensive methodology to identify the curing state remains an open issue. This work introduces a multi-mode and multi-frequency inverse method for the characterization of stiffener bonded line using Semi-Analytical Finite Element (SAFE). Experiments were conducted on a T-shaped stiffener bonded to an aluminum plate. The feature-guided modes were excited using a piezoelectric shear transducer and measured using a laser interferometer at several times along a period of four days. The experimental dispersion curves were computed from the measured data and then systematically compared to the theoretical solutions obtained with the SAFE model. At each measurement, the shear modulus of the adhesive material could be estimated by iteratively minimizing the error between the experimental and numerical data. The results showed an abrupt increase in the shear modulus from the first to the second day, suggesting that the end of the curing processes was achieved. In general, the inverse scheme presented in this work was shown to be very sensitive, being able to distinguish differences of 5% in the shear modulus.
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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 | 0,000 |
| 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 ».