Reliable adhesion failure qualification of metal-adhesive-metal assemblies using pulsed thermography
Notice bibliographique
Résumé
The growth of application using multi-material assemblies in the transportation industry has resulted in structural adhesive becoming increasingly used. These assemblies, in addition to be subjected to mechanical stresses, are also exposed to harsh environments throughout the life of vehicles with temperature variations, high humidity and exposure to de-icing salts and fluids. While such assemblies are tested for mechanical strength and fatigue resistance, it is also critical to identify the failure mode of adhesive bonds to ensure that proper actions are taken to prevent catastrophic failure. Despite the obvious need to qualify the adhesive failure modes, this task is typically relegated to a semi-quantitative analysis of cohesive/adhesive failure ratios based on the visual inspection of an experienced eye, which along with the use of adhesives of various colors, inevitably introduces variability in the qualifying process. Moreover, the characterization of adhesive performance typically involves analysing hundreds of coupons and while the general failure types are known: bulk of the adhesive (cohesive failure), substrate/adhesive interface (adhesive failure) and near-interface; quantification on each coupon suffers from inaccuracy and better means are needed. In this work, we introduce the use of pulsed thermography (PT) as a repeatable and objective solution to quantify failure modes of metal-adhesive-metal assemblies by harnessing the fundamental differences in thermal properties of the two materials. It is shown that the inspection performed in through transmission mode allows for the distinction of the various adhesion failures.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».