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Enregistrement W2071742378 · doi:10.4271/2013-01-2276

Defining Environmental Indicators at Detail Design Stage as Part of an Ecodesign Strategy

2013· article· en· W2071742378 sur OpenAlexaff
Greg Doudrich, Guillaume Corriveau, Denis Walch, Kahina Oudjehani, Franck Dervault

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Aerospace · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Industrial Ecology
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcodesignStage (stratigraphy)EngineeringSystems engineeringManufacturing engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Implementing Design for Environment (DfE) into the design process requires a strategic integration. Furthermore, as DfE is continuously evolving, flexible processes need to be implemented. This article focuses on the integration of DfE into an optimization framework with the objective of influencing next-generation aircraft. For this purpose, DfE and Structures groups are developing together a set of new environmental indicators covering all life cycle stages of the product by coupling a list of yes/no questions with an environmental matrix. The following indicators are calculated: Regulation risk, Impact of manufacturing the part, CO2 emissions and Recyclability potential. These indicators will be used as constraints in the multi-disciplinary design optimization (MDO) framework, meaning that the structure will be designed while complying with environmental targets and anticipating future regulation changes. To illustrate this new methodology, it is applied to three common processes used in structural design on a generic part: aluminum with chemical milling, aluminum with mechanical milling and composite produced by automated fiber placement process. Through this initiative, it is believed that in the mid-term, manufacturing processes selection will not only be influenced by technical and cost requirements, but also considering their environmental impacts.</div></div>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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