Mesh Increment Methodology for Improving Concrete Ultrasonic Tomography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring the longevity of concrete structures is crucial for increasing their lifespan, and nondestructive tests play a key role in this context. Ultrasonic testing, a widely used nondestructive method, is employed to evaluate the heterogeneity and stiffness of concrete elements. Through advanced ultrasonic signal analysis, ultrasonic tomography enables the internal visualization of a structure’s state. Despite the development of reliable image reconstruction techniques, improving image resolution remains a challenge, particularly when dealing with limited data and mesh density issues. This study presents a method named the mesh increment (MESINC) method to enhance image resolution by incrementally densifying the mesh, even with a small number of tests around a concrete element. Two image reconstruction techniques—the simultaneous iterative reconstruction technique and algebraic reconstruction technique—are applied for image generation. Numerical simulations and experimental concrete sections are used to validate the effectiveness of the proposed method compared to regular image generation methods. The results demonstrate that the proposed MESINC method reduces reconstruction errors, enhances image contrast, and improves the identification of internal inclusions with better-defined shapes and positions. The findings suggest that this methodology can contribute to more accurate diagnostics of concrete elements, offering potential for improved nondestructive testing in civil engineering applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle