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Enregistrement W6949774154 · doi:10.5281/zenodo.2566393

Hybrid image processing approach for autonomous crack area detection and tracking using local digital image correlation results applied to single-fiber interfacial debonding

2019· article· en· W6949774154 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital image correlationImage processingDisplacement (psychology)Digital image processingTracking (education)VisualizationDigital imageImage (mathematics)Path (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local digital image correlation is a popular method for accurate full field displacement measurements. However, the technique struggles at autonomously tracking emerging and propagating cracks. We proposed a hybrid approach which utilizes image processing techniques in combination with local digital image correlation to autonomously monitor cracks in a mechanically loaded specimen. Our approach can extract and track crack surfaces, extract the crack path in the reference configuration and provide a volume-based visualization of the crack growth. This approach was applied to single-fiber composite experimental results with interfacial debonding from the literature. Results quantitatively show that strong interfacial fiber / matrix bonding leads to slower interfacial crack growth, delays interfacial crack growth in the matrix, requires higher loadings for crack growth and shows a specific crack path distinct from the one obtained for weak interfaces.<br> The approach was also validated against a manual approach where a domain scientist extracts a crack using a polygon extraction tool.<br> The method can be used on any local digital image correlation results involving damage observations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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