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Enregistrement W4389549276 · doi:10.12783/shm2023/36842

CERTIFICATION OF CVM™ SENSORS FOR MONITORING 737 AFT PRESSURE BULKHEAD

2023· article· en· W4389549276 sur OpenAlexaff
Trevor Lynch-Staunton, BRIAN SHAIGEC, DERRICK FORMOSA, DENNIS ROACH

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor Technologies Research
Établissements canadiensKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirworthinessCertificationAviationStructural health monitoringAircraft maintenanceAviation safetyEngineeringTakeoffAeronauticsTransport engineeringComputer scienceAutomotive engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural health monitoring (SHM) systems are a desired solution to provide aircraft operators information on the health of aircraft structures. The Federal Aviation Administration (FAA) is responsible for ensuring the safety of the air transportation system in the United States and its certification of SHM systems is essential to ensure that these systems meet safety standards and do not compromise aircraft safety. This paper provides an overview of the efforts undertaken to supply the necessary data and analysis for certification of a CVM SHM system, including the regulatory requirements and the steps involved in the certification process. Additionally, this paper discusses the benefits of SHM systems for the aviation industry and their potential impact on safety. Cost and time savings are driving the demand for certification of a CVMTM SHM system that satisfies the requirements of Boeing SB-737-53A1248 along with the guidance of an FAA Issue Paper. This certification would be the first for any SHM system in a safety critical Principle Structural Element of a Commercial Fixed Wing Aircraft, the Aft Pressure Bulkhead (APB), where an FAA Airworthiness Directive is mandating the inspection for 737 operators. The existing Service Bulletin allows for two inspection options, Option 1: LFEC and detailed inspection (aft side) every 1,200 flight cycles or Option 2: HFEC and detailed inspection (fwd side) every 3,800 flight cycles. The approval of the revised service bulletin would allow for Option 3: CVMTM inspection (fwd side) every 1,200 flight cycles, thus reducing the inspection time from 24 hr to 15 min1.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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