Wave Mode Identification of Acoustic Emission Signals Using Phase Analysis
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
Acoustic Emission (AE) monitoring can be used to detect and locate structural damage such as growing fatigue cracks. The accuracy of damage location and consequently the inference of its significance for damage assessment is dependent on the wave propagation properties in terms of wave velocity, dispersion, attenuation and wave mode conversion. These behaviors are understood and accounted for in simplistic structures; however, actual structures are geometrically complex, with components comprising of different materials. One of the key challenges in such scenarios is the ability to positively identify wave modes and correctly associate their properties for damage location analysis. In this study, a novel method for wave mode identification is presented based on phase and instantaneous frequency analysis. Finite Element (FE) simulations and experiments on a representative aircraft wing structure were conducted to evaluate the performance of the technique. The results show how a phase analysis obtained from a Hilbert Transform of the wave signal in combination with variations of the instantaneous frequency of the wave signal, can be used to determine the arrival and therefore identification of the different wave modes on a complex structure. The methodology outlined in this paper was proven on an Automatic Sensor Test wave signal, Pencil Lead Breaks and Hanning windows and it was shown that the percentage difference is between 3% and 15% for the A0 and S0 wave speed respectively.
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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 | 0,001 |
| 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 découle