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Enregistrement W6989625204

Bolt hole eddy current testing probability of detection Part I: experimental design and data analysis

2009· article· en· W6989625204 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEddy-current testingNondestructive testingEddy currentReliability (semiconductor)Discontinuity (linguistics)Joint (building)Sensitivity (control systems)Experimental data
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nondestructive testing (NDT) plays a critical role in Damage Tolerance (DT) life cycle management of aircraft structures. The DT approach relies on periodic inspections of critical components and the ability of NDT to detect cracks before reaching a critical size. The NDT detection sensitivity and reliability are typically characterized by establishing Probability of Detection (POD) as a function of discontinuity size. Under a contract from the Canadian Department of National Defence (DND), a study was carried out to determine the POD of an eddy current procedure for detecting cracks in the bolt holes of typical CC130 Hercules and CP140 Aurora aircraft wing box lap joint structures. The goal of the project was to generate the POD data for aircraft life-management purposes and to establish the validity of the currently assumed detectable discontinuity sizes. This paper describes the design and manufacture of the specimens used as well as the eddy current inspections and analysis carried out to obtain POD. Finally, the ability of the bolt-hole eddy current method in detecting cracks in different lap joint configurations is discussed in terms of the detectable crack size at 90% POD with 95% confidence. In the second part of the paper, which is presented separately, the use of numerical modeling to estimate POD and its performance as compared to the experimental POD results is described.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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