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Enregistrement W158128393 · doi:10.1017/cbo9780511844652.019

Aircraft Manufacturing Considerations

2010· book-chapter· en· W158128393 sur OpenAlexaff
Ajoy Kumar Kundu

Notice bibliographique

RevueAircraft Design · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAeronauticsEngineeringManufacturing engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overview Cost analysis and manufacturing technology are subjects that require specialized instruction in academies, and they are not the main topics of this book. They are included to make readers aware that the classical aeronautical subjects of aerodynamics, structures, and propulsion are not sufficient for a successful aircraft design. Cost analysis and manufacturing technology must be considered during the conceptual design study and integrated with classical aeronautical subjects. The following terms are used extensively in this chapter; some were referred to previously: Design Built Team (DBT) : This is a team of hand-picked, experienced engineers and specialists drawn from various related disciplines, who synthesize design for DFM/A considerations in multidisciplinary interactions with the classical subjects. Design for Manufacture and Assembly (DFM/A) : This is an engineering approach with the object of minimizing costs of production without sacrificing design integrity. Integrated Product and Process Development (IPPD) (also known as Concurrent Engineering) : This offers an environment in which DBT uses IPPD to synthesize the trade-off studies in a multidisciplinary study to arrive at the best value for the product as a global optimum, rather than optimizing to a particular design study. DFM/A is part of IPPD. Design for Six Sigma (DFSS) : This is an integrated approach to design with the key issue of reducing the scope of mistakes and inefficiencies – that is, making a product right the first time to prevent the waste of company resources. […]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,026

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2010
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Résumé présentoui

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