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Enregistrement W4402235365 · doi:10.1080/09243046.2024.2398289

Structural health monitoring of type 4 composite fuel tank based on correlation between ultrasonic attenuation and crack density

2024· article· en· W4402235365 sur OpenAlexaff
Kyunghwan Kim, Jae‐Ho Lee, Yongjoo Cho, Jung-Ryul Lee

Notice bibliographique

RevueAdvanced Composite Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésMaterials scienceAttenuationUltrasonic sensorComposite numberComposite materialStructural health monitoringUltrasonic attenuationAcousticsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the number of FCEV vehicles increases, the importance of safe hydrogen fuel storage becomes larger. Hydrogen energy needs a high-pressure composite pressure vessel called a type 4 fuel tank. The type 4 fuel tank consists of a plastic liner and filament winding of composite fibers. During use, the hydrogen fuel tank is repeatedly charged and discharged, which causes damage to the composite region of the fuel tank. Therefore, to ensure the safe use of hydrogen fuel, it is necessary to monitor the condition of the hydrogen fuel tank. This article proposes a new, practical structural health monitoring (SHM) method based on the correlation between ultrasonic attenuation and crack density. The propagating ultrasonic wave attenuates by interaction with the damages in the composite materials of the fuel tank. Hydraulic cycle tests were performed to reproduce repeated damages in the fuel tanks. The micro-CT imaging method was used to verify the actual crack density of the fuel tank. The attenuation of the ultrasonic wave propagation and the crack density of fuel tanks were combined in one equation using the hydraulic test cycle as a parameter. With this practical SHM method, real-time structural health monitoring of type 4 fuel tanks can be done by measuring ultrasonic wave propagation on the fuel tank with the PZT active sensor network, offering hope for improved safety in the automotive and aerospace industries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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