Minimizing Cost of Multiple Response Systems by Probabilistic Robust Design
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.
Notice bibliographique
Résumé
In the design of products and processes, a methodology that helps adjust the means and tolerances of the design variables to both improve conformance and lower costs is a valuable tool. In this paper, the cost of a product at the manufacturing stage is the sum of the production cost, which includes known costs for tolerances, inspection, and so forth, plus any cost for scrapping or reworking products that do not conform to specifications. We call this added cost the so-called loss-of-quality cost and evaluate it as the probability of nonconformance (of the responses) times established scrap or rework costs. Accurate probability estimates are obtained using full distributions, limit-state functions, and first-order reliability methods (FORM). Probabilities are adjusted through probabilistic robust design. The production costs and the loss-of-quality cost are competing costs and thus their sum provides a single objective function in terms of the means and tolerances of the design variables. The need to satisfy the equations in both the product model and the workings of FORM introduce nonlinear equality constraints. The minimum of the objective function, hence the minimum cost, is obtained by solving a nonlinear, constrained, optimization problem. The design of a mechanism for controlling a grating diffraction spectroscope serves as a case study using the presented method. A minimum cost, the probability of conformance, and the respective parameter settings are found for both complete and zero inspection strategies.
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 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 | 0,021 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle