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Enregistrement W104984394

Validation of a simulated paint gun model.

2001· article· en· W104984394 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Scherback. Brown

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor Technologies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was performed to validate a simulated model of an automotive factory spray paint gun. The project ensures that repeatable and valid data are obtained in the simulation of a paint process. A simulated paint gun model was created using DELMIA IGRIP simulation software; an interactive, 3D graphic simulation tool for designing, optimizing, and programming robotic paint booths off-line. IGRIP is used to generate optimized robot paths using the workpiece CAD geometry and download robot motion and process programs. A Design of Experiment (DOE) study was executed to validate the simulated paint gun model. The DOE was performed using a physical paint robot and a virtual paint robot. Analysis of Variance (ANOVA) was performed on the two experiments in order to detect any differences in average performance of the paint process parameters tested. Understanding the contribution of each factor was significant to determine the validity of the simulation. The comparison of the outputs of the two experiments provided an assessment and validation of the simulated paint gun model. The IGRIP simulation software is limited in its abilities to quantify expected improvements of all paint quality characteristics in that it is not able to consider parameters of viscosity, humidity, temperature, air velocity. The IGRIP model that was developed must be calibrated to mimic the physical process results. This thesis advances the Simulation and Off-Line Programming project as it supports the development of a robust design for the paint process simulation. Source: Masters Abstracts International, Volume: 40-03, page: 0770. Adviser: Peter R. Frise. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2001.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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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