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Enregistrement W3087514346

Assessment of Fibre Optic Sensor Architectures for Structural Health Monitoring

2013· article· en· W3087514346 sur OpenAlexvenueaboutno aff
B. Rocha, Darun Barazanchy, Ruben Sevenois, Honglei Guo, Gaozhi Xiao, Nezih Mrad

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural health monitoringMaterials scienceFiber Bragg gratingPhotodiodeOptical fiberEMIFiber optic sensorAcousticsGuided wave testingInterference (communication)BroadbandOptoelectronicsOpticsElectromagnetic interferenceElectronic engineeringComputer scienceFiberTelecommunicationsEngineeringComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fibre Optic Sensors (FOS) present several advantages over their conventional electrical counterparts for Structural Health Monitoring (SHM) of aerospace structures. These sensors are dimensionally small and can be readily embedded into composite structures, or bonded to their surface with minimal effect on weight or aerodynamic characteristics. They also do not generate, and are immune, to Electro-Magnetic Interference (EMI), thus they do not affect neighboring electrical systems or avionics. Fiber Optic Sensors have been widely used for load monitoring in discrete or distributed architectures. Additionally, Fibre Bragg Grating (FBG) sensors, a family of FOS, have been explored for the detecti on of material acoustic waves and damage. Three sensing system configurations, coupled with the use of FBGs, have been studied and reported in the literature for the detection of material acoustic waves; namely, (1) the use of tunable lasers as light source and photodiodes as the light sensors; (2) Broad Band light Sources (BBS) and Arrayed Waveguide Gratings (AWG); and (3) BBS with cascaded, or pairs of phase-shifted FBGs. The first two configurations also offer the ability to perform load monitoring, through strain measurement, in addition to material acoustic wave and damage detection. In an effort to advance the field of Structural Health Monitoring and its implementation in aircraft applications, these three sensing system architectures were evaluated for their capability and ease for the detection of material acoustic waves and damage. Tests were performed using a realistic and aircraft representative skin composite panel, a quasi-isotropic Carbon Fibre Reinforced Polymer (CFRP) skin panel. In the performed evaluati on, material acoustic waves generated by a piezoceramic transducer were accurately and reliably detected using the first (1) and last (3) techni ques. The first architecture was implemented effortlessly and the last presented, inherently, less complexity. The use of the AWG, in the second (2) architecture, presented comparativel y additional challenges to the detection of the generated acoustic waves due to the requirement for a high power light source. As a result of this evaluati on, the first (1) technique was subsequently selected and assessed in damage detection trials with promising results. Due to the demonstrated success of these trials, the experimental composite skin panel, along with the demonstrated damage detecti on technique, are being integrated into the SHM infrastructure being developed at the National Research Council Canada (NRC). This infrastructure consists of structural platforms that range in complexity from a simple 2 m long aluminium beam to full scale aircraft structures - a CF188 wing and a Bell 206 helicopter tail boom. Additionally, such infrastructure offers full scale evaluations and testing of damage detection techniques and technologies and SHM capabilities employing realistic loads and spectra optionally in varying environment conditions.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,287
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 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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