Damage characterization of embedded defects in composites using a hybrid thermography, computational, and artificial neural networks approach
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a hybrid thermography, computational, and Artificial Neural Networks (ANN) approach to characterize beneath the surface defects in composites. Computational simulations are created to model thermography experiments carried out on composite plates with controlled damage in the form of drilled holes. The computational models are then extended to create hypothetical composite component geometries of plates and pipes with embedded defects of varying sizes and shapes. The data from the computational simulations are fed to artificial neural networks to train them to predict and characterize defect sizes and shapes. The predictions from the neural networks are compared to the actual dimensions from the computational models. These predictions show a high level of accuracy especially when quantifying thermal image information and using it to train the neural network. This accuracy is around 10% and 19% for predicting defect depth in plates and pipes, respectively. This hybrid approach has the advantage of not relying on experimental data (experiments were used only for validation) and predicting damage shape and size. This suggests that the methodology used in this study combining lock-in thermography experiments, computational simulations, and ANNs is a viable method for a potential nondestructive testing (NDT) method for detecting embedded defects within composite pipes in real applications. What makes this approach attractive is that it can be used with live thermal images that can be fed directly into the ANN model.
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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 ».