Damage location sensing in carbon fiber composites using extrusion printed electronics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Structural Health Monitoring (SHM) uses sensors in advanced engineering structures to evaluate integrity and detect damage or deformation affecting structural performance, e.g. cracks, holes, or corrosion. Carbon fiber (CF) textile composites are commonly used to reinforce structures such as aircraft, vehicles, or bridges due to their high tensile strength to weight ratio, chemical resistance, and thermal and electrical conductivity. Printing electronics on textiles is a scalable manufacturing technology combining the physical properties of textile materials with the added functionality of electronic elements making them self-sensing. Extrusion printing is a contactless digital printing method to print electrical conductors and passive circuit elements. This paper proposes to combine conventional CF composite manufacturing processes with printed conductors to create self-sensing CF textile composites. Damage is sensed by measuring resistance changes in a CF sheet. Contacts are extrusion printed directly on woven CF sheets using silver flake ink. A multiplexed Kelvin Double Bridge circuit is the read-out interface. This allows small resistance changes due to damage to be measured in a four-point configuration. The circuit is connected to the printed contacts on the CF sheet through multiplexers to detect damage in different locations. This 2D digital sensor can detect the location and size of damage holes for SHM. The resolution of the sensor is controlled by the location and spacing of the silver electrodes, which were studied experimentally and by simulation. The resolution is 26 mm in the current direction and 16 mm in the orthogonal direction. The threshold of detectable damage is 4 mm 2 . Simulation of the sensor as an isotropic 2D conductor shows good agreement with experimental results for the orthotropic fabric. The resultant sensing device could be integrated into many composite structures as one of its layers or simply printed on the surface to create smart structures.
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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 ».