MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3202786778

Piezoelectric Actuators/Sensors for wavelet Based Failure Detection in Flexible Structures

2006· article· en· W3202786778 sur OpenAlexaff
Dan Nec ulescu

Notice bibliographique

RevueJournal of Electrical Engineering-elektrotechnicky Casopis · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaveletActuatorPiezoelectricitySIGNAL (programming language)TransducerPiezoelectric sensorBeam (structure)Frame (networking)Digital signal processingAcousticsRotation (mathematics)Electronic engineeringStructural engineeringEngineeringComputer scienceElectrical engineeringMechanical engineeringPhysicsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an analytical and experimental survey of the methods for in-service, in real-time damage detection of bolt connection. The experimental setup is a flexible aluminum beam with one end clamped on a frame and the other end jointed on frame by a bolt. To simulate connection damage, the stress relaxing on the bolt is achieved by the action of loose rotation that is quantified by rotation angle. A piezoelectric actuator produces the exciting signal. The dynamic response of flexible beam system is monitored by a piezoelectric transducer. The voltage output signal is processed offline by a PC and in real-time by an embedded digital signal processor (DSP) chip. Wavelet analysis method investigated in this paper is used to identify early change of beam connection state so as to prevent connection failure. The wavelet analysis results are compared to frequency response analysis (FR) methods in order to identify

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Electrical Engineering-elektrotechnicky CasopisMême sujetStructural Health Monitoring TechniquesTravaux en français237 207