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Enregistrement W3166081680 · doi:10.1080/23311916.2021.1929040

Phased array probe for the inspection of large steel forgings

2021· article· en· W3166081680 sur OpenAlexafffund
Frédéric Dupont-Marillia, Mohammad Jahazi, Pierre Bélanger

Notice bibliographique

RevueCogent Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesMitacsCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhased arrayForgingTransducerPhased array ultrasonicsAcousticsUltrasonic testingAperture (computer memory)Nondestructive testingUltrasonic sensorBlock (permutation group theory)AmplitudeFocus (optics)Phased-array opticsMaterials scienceOpticsEngineeringMechanical engineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliable inspection of large steel forgings is a significant problem across multiple industries. When the dimensions of forgings are at least 1000 mm in each direction, ultrasonic phased array inspection becomes difficult because conventional probes are not designed to transmit and focus acoustic energy over such large distances. Using simulations and experiments, this article aims to discuss the possibilities and limitations of phased array imaging of large forged steel ingots. Simulations were used to design a transducer based on the reflected amplitude, as well as the lateral and axial resolutions of defects in a 1000 mm thick block. It was shown that when limiting the aperture to allow easy handling in an industrial inspection setting, the lateral resolution and the reflected amplitude were the main limitations. Increasing the element width maximizes the energy transmitted into the material, but it also moves elements away from each other, thus reducing the lateral resolution. Based on the simulations, an experimental phased array transducer was manufactured with eight elements of 9.25 × 22.5 mm. The probe was used to perform measurements and generate total focusing method images of three different at a depth of 370 mm in a 776 mm forged steel block.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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
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

Citations0
Publié2021
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