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Enregistrement W4300880477 · doi:10.31399/asm.hb.v21.a0003436

Nondestructive Testing

2001· book-chapter· en· W4300880477 sur OpenAlexaff
Richard H. Bossi, David E. Bowles, Yoseph Bar‐Cohen, Thomas E. Drake, David C. Emahiser, R. W. Engelbart, Gary Georgeson, Edmund G. Henneke, Richard D. Lawson, Shyh-Shiuh Lih, Peter W. Lorraine, Ajit Mal, Steven M. Shepard, James R. Tucker

Notice bibliographique

RevueComposites · 2001
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensResearch & Development CorporationLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNondestructive testingMaterials scienceShearographyCeramic matrix compositeThermographyHolographyUltrasonic testingUltrasonic sensorComposite materialAcoustic emissionCeramicAcousticsOpticsInfraredPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article introduces the principal methodologies and some technologies that are being applied for nondestructive evaluation of composite materials. These include ultrasonic testing (UT), air-coupled UT, laser UT, ultrasonic spectroscopy, leaky lamb wave method, acousto-ultrasonics, radiography, X-ray computed tomography, thermography, low-frequency vibration methods, acoustic emission, eddy current testing, optical holography, and shearography. The article presents some examples are for fiber-reinforced polymer-matrix composites. Many of the techniques have general applicability to other types of composites such as metal-matrix composites and ceramic-matrix composites.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,008

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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