MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2013638824 · doi:10.1002/pen.10119

Optimization of blow molded part performance through process simulation

2003· article· en· W2013638824 sur OpenAlexaff
Chantal Gauvin, F. Thibault, Denis Laroche

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInjection Molding Process and Properties
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeflection (physics)Finite element methodConstraint (computer-aided design)Process (computing)Mathematical optimizationStability (learning theory)Work (physics)Materials scienceOptimization problemComputer scienceStructural engineeringMechanical engineeringMathematicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, a gradient‐based numerical optimization scheme is proposed to determine the optimal process operating conditions to produce a blow molded part by with a given performance. Finite element simulations are used to relate the part performance to the processing conditions. A performance optimization is first performed to find the minimum part thickness distribution that minimizes the part weight while satisfying mechanical performance constraints such as maximum part deflection or maximum stress for an applied load. Then a process optimization finds the optimal operating conditions, e.g. the die gap opening profile, that minimize the part weight while respecting the minimum thickness distribution dictated by the performance optimization. The results show that the optimization scheme minimizes the part weight with minimal constraint violation. The addition of a constraint associated with process stability 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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolymer Engineering and ScienceMême sujetInjection Molding Process and PropertiesTravaux en français237 207