Development of an optomechanical statistical tolerancing method for cost reduction
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
Optical systems generally require a high level of optical components positioning precision resulting in elevated manufacturing cost. The optomechanical tolerance analysis is usually performed by the optomechanical engineer using his personal knowledge of the manufacturing precision capability. Worst case or root sum square (RSS) tolerance calculation methods are frequently used for their simplicity. In most situations, the chance to encounter the worst case error is statistically almost impossible. On the other hand, RSS method is generally not an accurate representation of the reality since it assumes centered normal distributions. Moreover, the RSS method is not suitable for multidimensional tolerance analysis that combines translational and rotational variations. An optomechanical tolerance analysis method based on Monte Carlo simulation has been developed at INO to reduce overdesign caused by pessimist manufacturing and assembly error predictions. Manufacturing data errors have been compiled and computed to be used as input for the optomechanical Monte Carlo tolerance model. This is resulting in a more realistic prediction of the optical components positioning errors (decenter, tilt and air gap). Calculated errors probabilities were validated on a real lenses barrels assembly using a high precision centering machine. Results show that the statistical error prediction is more accurate and that can relax significantly the precision required in comparison to the worst case method. Manufacturing, inspection, adjustment mechanism and alignment cost can then be reduced considerably.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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