MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1966675577 · doi:10.1080/14399776.2000.10781088

Derivation of Design Requirements for Optimization of a High Performance Hydrostatic Actuation System

2000· article· en· W1966675577 sur OpenAlexaff
Saeid Habibi, Gurwinder Singh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Fluid Power · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexActuatorReliability engineeringQuality (philosophy)Set (abstract data type)Component (thermodynamics)Cost reductionEngineeringComputer scienceControl engineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The competitive global market dictates greater quality of product models produced at lower cost and in shorter duration. During the past two decades, the efficiency of production processes and the quality of products have been differentiating factors in establishing competitive advantage in mature industries such as fluid power. The survival of such industries is increasingly dependent on their ability of optimizing their component characteristics as well as integrating these in complex subsystems. Reduction of cost of poor quality is thus critical. This cost often originates from inadequate or sub-optimal design requirements. Mature industries involved in the design and production of complex systems, have recognized the importance of design requirements definition in reducing cost and increasing profitability.This paper considers linking of system requirements to design parameters for a high performance actuation system referred to as the Electro Hydraulic Actuator (EHA). EHA is based on the hydrostatic actuation concept. It has been prototyped and has demonstrated a very high level of performance. The mathematical model of EHA is reviewed and used for linking its performance to its design parameters through a set of mathematical functions. The actual and expected performances of the prototype are compared in order to validate the proposed mathematical functions and an improved design is proposed.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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
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

Citations43
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Fluid PowerMême sujetManufacturing Process and OptimizationTravaux en français237 207