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Enregistrement W7164867779 · doi:10.4050/sm_struct_2001-3608

Nondestructive Evaluation Of Composite Part Details Using Digital Acoustic Video Evaluation

2001· article· W7164867779 sur OpenAlexaff
Anthony Hamilton, James Keel, Robert Lasser

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensBell Helicopter Textron (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasonic sensorTransducerUltrasonic testingNondestructive testingSensitivity (control systems)Electromagnetic acoustic transducerInspection time

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The universal applicability of ultrasonic inspection to aircraft components has helped establish it as an essential nondestructive method. Composite detail parts such as attach pieces, stiffeners, and intercostals generally undergo manual contact ultrasonic inspection due to their complex shapes and relatively small size. These manual inspections involve scanning transducers as small as 0.635 cm (0.25 inch) in diameter across the part surface in order to provide 100% inspection coverage. These inspections are labor-intensive, tedious, and costly in terms of the time involved. Usually, the anomalies and defects associated with these parts are relatively simple to characterize, with the radius areas being the most difficult. Digital acoustic video evaluation essentially provides an ultrasonic "camera" capable of much broader coverage than the conventional transducer arrangement. This inspection is performed by placing the part in a tank of water while articulating it between a relatively large transducer and the digital acoustic camera. The results can then be viewed in real time. This method is, of course, faster than the conventional manual pulse-echo ultrasonic method by several times. In this paper, we will give the results of a study involving several part details having varied types of defects. We will also demonstrate the congruency between the conventional method and the digital acoustic video method as far as sensitivity is concerned. This is a major factor when deciding whether the faster method should replace the slower one.

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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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