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Enregistrement W7063853507

Adhesive bond testing by laser shock waves and laser interferometry

2010· article· en· W7063853507 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésAdhesiveLaserShock (circulatory)InterferometryBond strengthShock waveDelamination (geology)Stress (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adhesive bonding of structural components presents many practical advantages when compared to other joining methods, but its application for critical components is limited by the absence of reliable nondestructive methods that can assure the bond strength of the joint. In this paper, a method based on shock waves produced by a pulsed laser is applied to the evaluation of bond strength of two plates joined with an adhesive. Different adhesives were tested. A shock wave, produced by an energetic short laser pulse can cause a delamination at the adhesive/plate interface when it propagates through them. A good bond is unaffected by a certain level of shock wave stress whereas a weaker or kissing bond is damaged. The method is made quantitative and in-situ by optically measuring the sample back surface velocity with a Doppler or velocity interferometer. The interferometer signals allow distinguishing interfaces that pass the test from the ones that fail. The measured back surface velocity is related to the internal stress by a simple equation. Experimental results show that the proposed test is able to differentiate bond quality and give a value of the bond strength. Laser-ultrasonic inspection made on laser shock tested samples confirms that weak bonds are revealed by the method. The proposed testing approach may help a broad adoption of adhesive bonding throughout the aerospace industries and its use for joining primary aircraft structures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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