Life cycle engineering case study: Automobile fender designs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Beginning with the goal and scope definition five different fender designs using steel, aluminum, PP/EPDM, PC/PBT and PPO/PA are described and the boundary conditions set. This exemplary case study demonstrates the general approach and beneficial uses of life cycle assessment and life cycle engineering. The inventory of the fenders shows that the steel design has advantages in terms of lower energy consumption during production. However, when the utilization phase of the fenders is considered, the overall energy consumption of the PP/EPDM fender is smaller due to the light weight of the this polymer design. Concerning the life cycle impact assessment (LCIA), the global warming potential of the PP/EPDM design is the smallest of all the fender materials even during the production of the fenders. The inventory analysis shows that the utilization phase of automotive parts is dominated by fuel consumption and related emissions like CO 2 . Nevertheless the LCIA shows that some impacts are mainly determined in the production phase. For example, the global warming potential of nitrous oxide (N 2 O) released during PPO/PA material production cannot be compensated for by the lower energy demand (and also lower CO 2 emissions) during the utilization phase. Economic considerations are also discussed. As a parameter, the cost of parts was chosen. Parts costs depend on material costs, labor costs and other variable costs. In addition, the fixed costs for machines and tools were considered. Steel fenders have the smallest production costs, followed by the PP/EPDM design. Finally, in an overall valuation of the compared fender designs the best design considering primary energy demand, global warming potential, and part costs was investigated. In terms of the specified criteria, the PP/EPDM fender is the best design, however, the results lead to a variety of different conclusions.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».