MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2061172511 · doi:10.1080/15397730902769356

The Development of an Artificial Neural Network Model to Predict Heating-Line Positions for Plate Forming in Induction Heating Process

2009· article· en· W2061172511 sur OpenAlexfundno aff
Young-Soo Yang, Kang-Yul Bae

Notice bibliographique

RevueMechanics Based Design of Structures and Machines · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser and Thermal Forming Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChonnam National UniversityUniversity of Saskatchewan
Mots-clésInduction heatingArtificial neural networkProcess (computing)Line (geometry)ThermalElectromagnetic inductionHot plateDevelopment (topology)Materials scienceMechanical engineeringEngineeringComputer scienceElectromagnetic coilArtificial intelligenceMathematicsMathematical analysisGeometryPhysicsElectrical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An artificial neural network model can help manufacturers determine the positions of induction heating lines and their heating parameters to form a desired shape of plate. The vertical displacements of a deformed plate are considered as the input parameters and the selected induction heating lines as output parameters to develop the model. The training patterns of neural network are obtained using an analytical solution that is derived from the plate theory to predict plate deformations in induction heating process. The plastic region in the analytical solution of the angular deformation of a steel plate is obtained from the thermal analysis of the plate with the heat input calculated from the electro-magnetic analysis of the induction heating process.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMechanics Based Design of Structures and MachinesMême sujetLaser and Thermal Forming TechniquesTravaux en français237 207