Early Introduction of Robust Design Into the Engineering Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Normally, there is very little opportunity for first-year engineering students to practice robust design techniques given the relatively simple nature of their projects, and they are not exposed to any robust design activity and Design of Experiments (DOE) methodologies until their third year. How can junior engineering students gain a sense of the robustness of their designs? Will the resulting product still be acceptably functional if used in non-ideal environments? The purpose of this paper is to introduce a potential assignment to supplement this need at the first-year level. Introduced as a bonus assignment in Fall 2009, students were charged with the task of designing an aircraft wing by choosing parameter setting combinations that would provide the maximum Lift-to-Drag ratio, simulating results theoretically that would be obtained in a wind-tunnel experiment, while including random noise. All necessary facts and equations were given, leaving students with the task of running calculations and employing Taguchi methods to select an optimal set of parameters. While few students chose to undertake the assignment, those that did it found the application interesting and useful. Example results for this robust design assignment, including final parameter selections for the optimal wing design, are presented in this paper, along with factors where students have shown weaknesses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».