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Enregistrement W3217646127 · doi:10.3390/s21227700

Influence of Magnetostriction Induced by the Periodic Permanent Magnet Electromagnetic Acoustic Transducer (PPM EMAT) on Steel

2021· article· en· W3217646127 sur OpenAlexafffund
Cong Sun, Anthony N. Sinclair, Tobin Filleter

Notice bibliographique

RevueSensors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésElectromagnetic acoustic transducerMagnetostrictionAcousticsMaterials scienceTransducerLorentz forceMagnetAmplitudeTransmitterSIGNAL (programming language)PhysicsUltrasonic sensorMagnetic fieldElectrical engineeringEngineeringOpticsComputer scienceUltrasonic testingChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The periodic permanent magnet electromagnetic acoustic transducer (PPM EMAT) is a sensor that can generate and receive shear horizontal (SH) waves without direct contact with the inspected medium using the Lorentz mechanism. However, the PPM EMAT experiences high signal variance on ferromagnetic steel under specific conditions, such as a change in signal amplitude when the sensor is moved in the direction of SH wave propagation. Magnetostriction effects are hypothesized to be the cause of these anomalous behaviors; the objective of this paper is to determine the relative strengths of the magnetostriction and Lorentz wave generation mechanisms for this type of EMAT on steel. This goal is accomplished through the use of a second EMAT, which induces only magnetostriction (MS-EMAT), to calibrate a novel semi-empirical magnetostriction model. It is found that magnetostriction effects reduce the amplitude of the SH wave generated by this particular PPM EMAT transmitter by an average of 29% over a range of input currents. It is also determined that magnetostriction is significant only in the investigated PPM EMAT transmitter, not the receiver. In terms of practical application, it is shown that the MS-EMAT is less sensitive to changes in the static and dynamic fields than PPM EMATs at specific operating points; this makes the MS-EMAT a viable alternative for nondestructive evaluation despite lower amplitudes.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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