Identification of correlated characteristics in a linear statistical tolerance design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract:- In order to study the variations of mechanical components of an assembly, the accumulation of tolerances may be calculated using two major approaches: the Worst Case method and the Statistical (or probabilistic) method. The Worst Case method is very simple and well known. It must be applied only for simple assemblies where a larger allowance of the available space is granted for the tolerances. The statistical approach allows us to assign bigger tolerances for each component by taking advantage of random phenomena, which may occur during the manufacturing and assembly. On the other hand, this approach implies several hypotheses which may not always be respected in reality. This article proposes a case study to model a mechanical assembly of electrochemical cells whereby each cell consists of multiple layers of various materials. The first part of the study describes our main working hypothesis that encompasses the variability of environmental conditions (such as temperature, charge, pressure, shape defects, etc.) that necessitated the introduction of corrective semi-empirical factors. The second part contains the mathematical model, which describes the stochastic behavior of the thickness of cells once they are assembled. This model integrates the variance of each of the materials and the resulting effects of correlation between the materials, as well as the effects of the auto correlation into the case of several layers of the same material. The study demonstrates that the correlation and the auto correlation combine with different capability indices allows more precise predictions during the modeling stage. This allows the designer to optimize the parameters of the design to maximize the mechanical and energy performances of the electric cells.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 découle