Acoustic emission monitoring of wood materials and timber structures: A critical review
Notice bibliographique
Résumé
The growing interest in timber construction and using more wood for civil engineering applications has given highlighted importance of developing non-destructive evaluation (NDE) methods for structural health monitoring and quality control of wooden construction. This study, critically reviews the acoustic emission (AE) method and its applications in the wood and timber industry. Various other NDE methods for wood monitoring such as infrared spectroscopy, stress wave, guided wave propagation, X-ray computed tomography and thermography are also included. The concept and experimentation of AE are explained, and the impact of wood properties on AE signal velocity and energy attenuation is discussed. The state-of-the-art AE monitoring of wood and timber structures is organized into six applications: (1) wood machining monitoring; (2) wood drying; (3) wood fracture; (4) timber structural health monitoring; (5) termite infestation monitoring; and (6) quality control. For each application, the opportunities that the AE method offers for in-situ monitoring or smart assessment of wood-based materials are discussed, and the challenges and direction for future research are critically outlined. Overall, compared with structural health monitoring of other materials, less attention has been paid to data-driven methods and machine learning applied to AE monitoring of wood and timber. In addition, most studies have focused on extracting simple time-domain features, whereas there is a gap in using sophisticated signal processing and feature engineering techniques. Future research should explore the sensor fusion for monitoring full-scale timber buildings and structures and focus on applying AE to large-size structures containing defects. Moreover, the effectiveness of AE methods used for wood composites and mass timber structures should be further studied.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».