Terahertz time-domain spectroscopy for the inspection of dry fibre preforms
Notice bibliographique
Résumé
Liquid moulded polymer matrix composites (LM-PMCs) are increasingly used in aerospace, automotive and other industrial applications. Liquid moulding processes featuring dry fibre preforms provide flexibility and enable cost reductions for secondary load-bearing structures. However, preform variability and manufacturing reproducibility remain major obstacles to wider use in primary structures. The open literature records only marginal use of non-destructive inspection (NDI) methods for dry multilayer preforms due to technological limitations and cost of NDI methods. In this work, terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS) is used for inspecting three dry multilayer glass fibre preforms featuring different defects, for the first time. A novel time-domain enhancement method is compared with classical image processing methods, aiming at improving image contrast and detecting potential defects. Furthermore, THz B-Scan is used for verifying the accuracy of interply defect detection. Finite difference time domain is simulated for analyzing THz magnitude variation in time-domain. Finally, quantitative evaluation is applied to further illustrate the significant potential of THz-TDS for the inspection of dry fibre preforms. The results show that the errors on defects lengths, widths, angles, and diameters for THz-TDS are in the ranges 8.2% ∼ 34.3%, 18.67% ∼ 75%, 0.29% ∼ 6.67%, and 1.33% ∼ 10% respectively.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».