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Enregistrement W2099244461 · doi:10.1115/detc2014-34717

A Framework of CAD/CAE Integration System and its Implementation for Container Crane

2014· article· en· W2099244461 sur OpenAlexaff
Xi Chen, Hua Li, Lin You, Chonghua Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEngineering and Information Technology
Établissements canadiensIntrafinity (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContainer (type theory)CADContext (archaeology)Web serviceSoftware engineeringService-oriented architectureComputer scienceLayer (electronics)Service (business)Systems engineeringArchitectureEngineeringOperating systemEmbedded systemEngineering drawingWorld Wide WebMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A framework of CAD/CAE integration system and its implementation for dockside container crane are proposed in this paper. First, the system framework based on web technology, software design pattern and service-oriented architecture (SOA) is introduced. Then, requirement input interfaces of Customer-Designer-Interaction (CDI) module are built based on ASP.NET multiple-layer Browser/Server (B/S) architecture, core design patterns and .NET WCF Services, and customers can provide specifications of the cranes to designers. Next, CAD and CAE modules are accomplished using multiple-layer architecture, and designers can parametrically create 3D models of the crane structures and conduct explicit dynamic Finite Element Analysis (FEA) on the designed crane structures. SOA based Design-Analysis-Integration (DAI) is developed to maintain consistence between CAD and CAE models by using .Net WCF Service. Last, system management functions such as user interaction, user account and file management are described. Since all the operations are conducted in Web and SOA context, customers and designers are able to participate in the design process at different geographical locations.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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