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Enregistrement W2077871013 · doi:10.1177/0021998302036016241

Probability-Based Modelling of Composites Manufacturing and Its Application to Optimal Process Design

2002· article· en· W2077871013 sur OpenAlexaff
Hong Li, Ricardo O. Foschi, Reza Vaziri, G. Fernlund, Anoush Poursartip

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFederal Aviation AdministrationBoeing
Mots-clésReliability (semiconductor)Process (computing)Finite element methodProbabilistic logicMaterials scienceDeformation (meteorology)Coupling (piping)Channel (broadcasting)Probabilistic analysis of algorithmsWork (physics)Computer scienceStructural engineeringMechanical engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The control of process-induced deformations in composite structures is important for cost-effective manufacturing. In recent years, significant advances have been made in predicting the average deformation behaviour, but little work has been done in predicting the variability, which results from uncertainties in both the raw material properties and the manufacturing process conditions. A probability-based approach is presented in this paper for predicting the variability of process-induced deformations. A two-dimensional finite element code, which deterministically simulates the various physical phenomena during processing of composite structures, is integrated with a first-order reliability analysis method to calculate the probability of the deformations exceeding a specified allowable tolerance. The methodology is demonstrated through two case studies. In the first study, a probabilistic description of the process-induced spring-in of a channel section is achieved and the effect of variability in material properties on the final channel angle is studied. In the second study, the optimal tool-shape for the channel section is determined by coupling reliability analysis with a simple cost model of the manufacturing 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations17
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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