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Enregistrement W1986382134 · doi:10.1080/00207543.2011.578165

Capability index of a complex-product machining process

2011· article· en· W1986382134 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Production Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMachiningProcess capabilityFixtureProcess (computing)Taguchi methodsProcess capability indexQuality (philosophy)Product (mathematics)EngineeringIndex (typography)Computer scienceManufacturing engineeringReliability engineeringIndustrial engineeringMechanical engineeringWork in processMathematicsOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A complex product often requires a high machining precision. This is often achieved by a close-loop machining process to be carried out in several stages, and the measurements, fixture adjustments, and feedback or feed-forward control are inserted after each of these stages. The Complex Product Machining Process (CPMP) Capability Index (CPMPCI) is affected by the control and adjustments in a CPMP, and hence the calculation results of CPMPCI can be used as references to select a proper CPMP. In this paper, we present a novel calculation method of CPMPCI as quality control and improvement technology in a CPMP. A linear model is proposed for describing the variation propagation effect throughout all stages in a CPMP, and an observation model with the pre-specified control and adjustment strategy is employed to calculate the process mean and variation during a CPMP. Finally, through application of Taguchi's quality loss function, the CPMPCI calculation method is derived. The feasibility and effectiveness of this method are validated by a case study on a three-stage CPMP.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,241 · 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