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Enregistrement W1647833164

GENERIC PRODUCT DESIGN & VALIDATION METHODOLOGIES AT THE DETAILED DESIGN STAGE

2013· article· en· W1647833164 sur OpenAlexaff
Iorga Cristian, Desrochers Alain

Notice bibliographique

RevueEuropean Scientific Journal ESJ · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Computer scienceProcess (computing)Product designEngineering design processProduct (mathematics)New product developmentScope (computer science)Design review (U.S. government)Probabilistic designProduct engineeringQuality (philosophy)Systems engineeringManagement scienceIndustrial engineeringEngineeringProduct testingMechanical engineeringOperations management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Doing design is to imagine and specify things that don’t exist, with the scope of modeling them and bringing them into the world. The «things» may be palpable-machines, buildings and bridges; they may be procedures-design methodologies for an organization or protocols for a manufacturing process, or for solving a scientific research problem by experiment; they also may be works of art-painting, lyrics, music or sculpture. Engineering design can be challenging and exciting, or it can be taxing, difficult and unproductive if the validation methods of the product are not linked to the client needs and to the product specifications. Uncertainties and variability always exist in design predictions. Loads are often variable and inaccurately known, strengths are variable and sometimes inaccurately known for certain failure modes or certain states of stress and other uncertainties may result from variations in the quality of manufacture, operation conditions or maintenance practices. One of the objectives of this paper is to outline a methodology that highlights the exciting challenges of product design and allows both engineers and students to focus on the development of a creative, effective and profitable solution. Another challenging goal of this paper would be to integrate design optimization and design validation at the detailed design phase in the product development process. Detailed design involves interactions between three elements: geometry, materials and loads. In this context, links between these elements will be formalized in terms of design methodologies. The optimization process allows finding one or more combinations of parameters maximizing or minimizing a given design criterion, while the validation activities provide feedback to the designers in order to verify the calculations accuracy and the achievement of all design criteria. To provide safe, reliable operation in the face of these variations and uncertainties, it is common practice to utilize the design safety factor and to integrate it into the product development process (PDP).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,149 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2013
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Résumé présentoui

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