Estimation and control of temperature profile over a sheet in thermoforming process using non-equidistant temperature sensor
Notice bibliographique
Résumé
Fourier transform is a very popular technique for the estimation and reconstruction of signal and image. This technique can be used for the estimation of the temperature profile over the sheet. But one of the drawbacks of this method is in order to use this method for the estimation of the temperature profile of the sheet; the sensors have to be placed at equidistant position over the sheet. This placement may not be optimum position for the prediction of the temperature profile of the sheet. The temperature sensors usually placed at the optimum position of the sheet for the best estimation of surface temperature of a sheet with least number of sensors. The proposed method for the estimation of temperature is can be used for the arrangement of sensor with non-equidistant. The proposed method is developed in such a way that it can do a high-quality estimation of the temperature profile over the entire sheet through its harmonics and the spatial harmonic controller can control the harmonics to obtain the desired temperature profile. Computational cost is also considered during the development of the proposed method. The computational cost of computing Non-Uniform Fast Fourier Transform (NUFFT) to estimate the temperature profile is reduced to make the technique more computational efficient. The performance of the proposed estimator and controller is tested in simulation at different operating conditions to compare with the conventional method of the estimation of temperature profile which is based on the weighted average of the temperature of the sensors surrounding the point. The superiority of the proposed method for the estimation of temperature and hence the accuracy of the developed controller and its prospective real-time application is evidenced by the results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».