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Enregistrement W1966151743 · doi:10.1080/09544828.2015.1012055

Adaptable design of open architecture products with robust performance

2015· article· en· W1966151743 sur OpenAlexaff
Jian Zhang, Deyi Xue, Peihua Gu

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Design · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueProduct Development and Customization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOpen architectureArchitectureProduct (mathematics)Computer scienceProduct designDesign review (U.S. government)Open platformProduct design specificationSystems engineeringEmbedded systemEngineeringSoftwareProduct testingOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptable design is an approach to design adaptable products whose modules/configurations and parameter values can be changed during an operation stage to satisfy different customer requirements. An open architecture product is an adaptable product with open interfaces to allow the third-party vendors to develop new add-on modules and connect these add-on modules through the open interfaces. In this work, an open architecture adaptable product is modelled by a platform, alternative add-on modules, and open interfaces to connect the add-on modules with the platform. Both the specific add-on modules that need to be designed at the product development stage and the unknown add-on modules that could be added in the future are considered. In this research, a novel robust design approach is introduced to identify the optimal design of an open architecture adaptable product whose functional performance measures are the least sensitive to variations of the product and operating parameters due to uncertainties. First, characteristics of open architecture adaptable products are discussed. Methods for modelling of platform, add-on modules, and open interfaces are then introduced. A multi-level optimisation method is subsequently explained to identify the optimal design configuration and parameters considering product performance measures and their variations.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,141 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations56
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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