Detection and Characterization of Artificial Porosity and Impact Damage in Aerospace Carbon Fiber Composites by Pulsed and Line Scan Thermography
Notice bibliographique
Résumé
Nondestructive testing (NDT) of composite materials is of paramount importance to the aerospace industry. Several NDT methods have been adopted for the inspection of components during production and all through the aircraft service life, with infrared thermography (IRT) techniques, such as line scan thermography (LST) and pulsed thermography (PT), gaining popularity thanks to their rapidity and versatility. On one hand, LST is an attractive solution for the fast inspection of large and complex geometry composite parts during production. On the other hand, PT can be employed for the characterization of composite materials, e.g., the determination of thermal diffusivity and defect depth estimation. In this study, the use of LST with an uncooled microbolometer camera is explored for the identification of artificially produced porosity and barely visible impact damage (BVID) on academic samples. The performance of LST is quantitatively assessed with respect to PT (considered the gold standard in this case) using a high-definition cooled camera through the contrast-to-noise ratio (CNR) criterium. It is concluded that, although in most cases the measured CNR values were higher for PT than for LST (as expected since a high-definition camera and longer acquisition times were used), the majority of the defects were clearly detected (CNR ≥ 2.5) by LST without the need of advanced signal processing, proving the suitability of LST for the inspection of aerospace composite components. Furthermore, the deepest defect investigated herein (z ≈ 3 mm) was detected solely by LST combined with signal processing and spatial filtering (CNR = 3.6) and not by PT (since pulse heating was not long enough for this depth). In addition, PT was used for the determination of the thermal diffusivity of all samples and the subsequent depth estimation of porosity and damaged areas by pulsed phase thermography (PPT).
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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 | 0,001 |
| 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 ».