Detection of Surface Contamination During a Scheduled Inspection and Repair Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Department of National Defence (DND) in Canada has implemented a revised maintenance program for aircraft weapon systems whose goal is to ensure that essential maintenance is accomplished and to assure the continued airworthiness of aeronautical products during in-service operation. The program especially affects legacy aircraft. A case study is being presented where an adhesion failure was detected during a scheduled inspection. After carrying out numerous wet adhesion tests which failed, followed by water break tests on the failed areas, surface contamination prior to organic coating application was suspected. Typical laboratory techniques could not detect any contamination. Use of state-of-the-art Time of Flight – Secondary Ion Mass Spectrometry (ToF-SIMS) with primary ion source, Bi3+, was needed to determine the presence of surface contamination as low as a monolayer. The contamination was positively identified as a cationic surfactant that is commonly used in aircraft cleaners and conversion coating solutions. Further analyses using Scanning Electron Microscopy – Energy Dispersive X-ray Analyses (SEM-EDX), Thermal Gravimetric Analyses (TGA), Differenctial Scanning Calorimetry (DSC) and Dynamic Mechanical Analyses (DMA) were used to ensure the bulk integrity of the failed coatings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».