Digital Image Correlation (DIC) for Strain and Displacement Mapping on Concrete Containment Structures during a Leak Rate Test
Notice bibliographique
Résumé
Digital Image Correlation (DIC) 3D stereo-optical systems were used to record displacementand strain-fields during a leak rate test at VeRCoRs (Vérification Réaliste du Confinement des Réacteurs), a 1/3-scale mock-up of a 1300 MW nuclear reactor building.Two identical 12 Mpx (Megapixel) DIC systems were installed on the floor underneath the dome of VeRCoRs to record an area of 3370 mm x 1700 mm on the outer wall of the containment mock-up during the leak-rate test from March 14 th to March 17 th , 2023.The area of interest on the external concrete wall of VeRCoRs was painted white and patterned with 5 mm black dots, as required for the field-of-view and working distance of the DIC cameras.The DIC systems ran continuously acquiring images at 1 frame per min.Every 10 th frame was processed corresponding to 10 minutes of changing pressure inside the mock-up.GOM Suite 2022 software package was used for image processing.The deployment of two DIC 3D stereo-optical systems during the leak-rate test at VeRCoRs was successful.The external area of the concrete wall during the pressure tests, recorded by the two DIC systems, did not show cracks or unexpected features.Slightly higher strain was observed in the field-of-view of the primary DIC system compared to the strains recorded by the secondary DIC system at maximum pressure during testing.Several hours after completing the pressure test, remaining strain was observed within the recorded area.The measured strainfields were within the measured values obtained with the embedded strain sensors.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».