Continuous crack monitoring of metallic structures using carbon nanotube-based epoxy thin films
Notice bibliographique
Résumé
This work focuses on the application of epoxy nanocomposite thin film sensors for continuous monitoring of crack evolution in metallic structures. The approach taken was to monitor the current or resistance change in these nanocomposite films as cracks developed and propagated in the metallic host structure. Based on optical, electrical and mechanical properties of epoxy resins modified with different contents of single-walled carbon nanotubes (SWCNT), two different nanocomposites (with 0.3 wt% and 1.0 wt% of SWCNT) were chosen for the development of a crack sensor. The performance of the nanocomposite sensors was evaluated under tension-tension fatigue tests on aluminum coupons with centrally located through thickness electrical discharge machined (EDM) notches. Crack growth in the aluminum was found to transfer to the nanocomposite films in a stable mode. Once the crack was established, a linear correlation was found between the measured current and crack length with a slope of -10 -11 A/mm and -10 -8 A/mm for nanocomposites, with 0.3 wt% and 1.0 wt% of SWCNT, respectively. Contact between the asperities formed on the crack surfaces in the nanocomposite film while the crack was closed was found to be an important limiting factor causing a large variation in measured currents during each fatigue cycle. In summary, the nanocomposite thin film sensor developed in this work offers continuous crack growth monitoring. The sensor is also suitable for visual inspection of the host structure due to the transparency of the developed nanocomposite film.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».