Implementation of a Non-Intrusive Ultrasound Ice Accretion Sensor to an ALF502R-5 Vane Segment Ice Crystal Component Test
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2022-3697.vid Ultrasound ice accretion sensors (UIAS’s) were successfully utilized on an ALF502R-5 vane segment to detect and characterize accretion for a wide range of ice crystal icing (ICI) conditions conducted in the National Research Council of Canada (NRC) cascade rig. Their data along with visual observations of the accretion surface showed the rig environment to be effective in simulating the accretion observed in the engine in both coverage and morphology, although the initial growth rate in the rig was slower than that seen in the engine. This work also examined the accretion shed characteristics of ICI where in some scenarios, the UIAS and temperature data were able to show accreted ice lifting off the surface, but not shedding, and then continued to grow while being pinned to other component features. A new UIAS detection algorithm was also investigated and applied to a range of ICI test conditions. In all cases, the UIAS’s were very sensitive to accretion and provided early detection where only small islands of localized ice growth were visible at the point of detection in both wetbulb>0oC and supercooled ICI environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».