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Enregistrement W4400785619 · doi:10.58286/30024

Digital Detector Array for Non-destrucitve Radiographic Imaging of Aircraft Structures

2024· article· en· W4400785619 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuee-Journal of Nondestructive Testing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorRadiographyDigital radiographyRemote sensingOpticsComputer sciencePhysicsGeologyNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the safety and airworthiness of aircraft, the aerospace industry has stringent product quality requirements to ensure structural integrity of critical components. Non-destructive inspections (NDI) are routinely performed to ensure product quality and identify defects before they reach critical size. Radiographic inspection plays a key role for inspection of aircraft structural components. Film-based radiography requires consumables, darkroom facility, and manual processing; this is not only time consuming, but also requires more radiation exposure than digital systems. Digital radiography eliminates these requirements and currently in a transition state of switching to two kinds of digital technologies: (1) Digital Detector Arrays, DDA, also known as flat panel detectors, digital radiography, DR, and (2) Computed Radiography, (CR). Flat panel detector (DDA) based allows faster/easier straight acquisition of the radiographic image digitally without the necessity of films or even phosphorous plate like in CR. DR/DDA is also suitable for real time imaging and automation. Before implementing this technology as aircraft inspection procedures, a detailed performance assessment leading to inspection qualification is required. This paper highlights the initial and periodic performance evaluation metrics necessary during initial performance evaluation and periodic maintenance.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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