Experimental Research of Optimal Die-forging Technological Schemes Based on Orthogonal Plan
Notice bibliographique
Résumé
Some problems on setting up die-forging technological scheme design criteria by means of traditional methods are analyzed. The idea of mining die-forging technological schemes based on orthogonal plan is pointed out. The height and width of the hub are selected as key factors from many ones which influence the die-forging technological schemes of axisymmetric forging, then, in connection with the two factors, the relative experiments are arranged by using the two-factor-twice-composition orthogonal plan. Flash metal consumption is choosed from a lot of factors as object function whose values are measured in the experiments. When the height and width of the hub are the constant, from several experimental schemes, the technological scheme which makes flash metal consumption be the least is selected as the optimal scheme, so the design criteria of optimal die-forging technological schemes are got. Because of adopting orthogonal plan in arranging the experiments, the design and manufacturing period of forging is reduced, the developing cost of forging is cut down, and the raw and processed material consumption is decreased. In laying down the design criteria of optimal die-forging technological schemes, optimal technology is combined with artificial intelligence. In determining the relations among so many factors in die-forging technological schemes, expert’s experiences are used, and experimental results are dealt with by means of association rule mining technology, which makes the decision of die-forging schemes more reasonable and practical.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».