Next‐Generation Embedded Printed Sensors for Near‐Field Monitoring of High‐Performance Composites
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring the structural health of composites during manufacturing and in‐service is desirable to alert against damage or deterioration of conditions beyond an acceptable level. Wireless sensors embedded into materials that can endure the forming and curing of carbon fiber‐reinforced polymer laminates will open the door to automated near‐field detection of key metrics such as temperature, strain, and manufacturing defects. Current sensing technologies are generally too intrusive and fragile to be reliably embedded into laminates or too expensive to be applied commercially. The development of embedded, low‐weight, small‐footprint sensors is reported here, and how these sensors can be used to monitor ply movement during the manufacturing process is demonstrated. These screen‐printed sensors consist of closed‐loop spiral coils excited externally with an AC magnetic field to generate a secondary field, which alerts on the change of relative position of each ply. This proof‐of‐concept work demonstrates how printed coil sensors can be fabricated to generate a high electromagnetic response, while minimizing their footprint in the laminate. It is determined that stacked silver coils, which are subsequently plated with copper to increase the conductance, are capable of producing signals that can be detected through over 3 mm of composite material.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».