Wave-Based Neural Network with Attention Mechanism for Damage Localization in Materials
Notice bibliographique
Résumé
Cracks are omnipresent in materials and lead to billions of dollars in losses annually due to catastrophic and spectacular failures. Nondestructive wave-based methods are used to identify cracks, but these methods are cumbersome and require experts, leading to limited investigation. This research propose MicroCracksAttNet50E model that leverages numerical data to detect and localize damage in materials and structures, with a particular focus on microcracks that are imperceptible to the naked eye or conventional imaging methods but have the potential to develop into larger, hazardous fissures. The paper also includes a comparative analysis between the current study and the previous work, specifically evaluating the model that performed best in the prior paper (1D-DenseNet-Resize&Conv). Despite having approximately eight times fewer layers and over 200,000 fewer trainable parameters than DENSE variants, MicroCracksAttNet50E achieves similar or even better performance, with an accuracy of 0.860 and a precision of 0.881, compared to the best-performing DENSE model with an accuracy of 0.836 and a precision of 0.875. This improvement primarily highlights the effectiveness of the attention mechanism in MicroCracksAttNet50E, which focuses on critical areas to detect smaller cracks more accurately.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».