Passive Frequency Selective Surface Sensor Based Smart Coating for Real-Time Delamination Detection
Notice bibliographique
Résumé
Coating delamination on metal surfaces, including ships and airplanes, affect their structural integrity and operational reliability, necessitating precise, real-time monitoring to detect early-stage damage. Current non-destructive coating inspection methods are either not real-time or require an active power supply to operate the sensors, limiting their applicability for sustainable usage. This work presents a passive frequency-selective surface (FSS)-based smart coating for the detection and quantification of coating delamination by correlating resonant frequency shifts with variations in the air gap between the coating and the metal surface. The developed smart coating consists of a 10x10 array of modified split-ring resonators, designed to resonate at$\sim 3.5 \text{GHz}$, and are attached to an acetate-based industrial coating. Experimental results demonstrate a sensing range up to 10 mm of air gap, with a total resonant frequency shift of 189 MHz and a maximum sensitivity of$\mathbf{4 2. 7 5 ~ M H z} / \mathbf{m m}$of air gap. The smart coating system demonstrates high sensitivity to coating delamination in the initial stages of detachment, enabling early detection and thus promising its application in aerospace, marine, and civil infrastructure industries for real-time structural health monitoring.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».