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Enregistrement W2127433765 · doi:10.1115/1.1825442

An Optimality Criterion for the Structural Optimization of Machine Elements

2005· article· en· W2127433765 sur OpenAlexaff
Chin-Pun Teng, Jorge Angeles

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Design · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStiffnessReduction (mathematics)Dimension (graph theory)Optimization problemEngineeringComputer scienceStructural engineeringMathematical optimizationMechanical engineeringControl theory (sociology)Engineering drawingMathematicsAlgorithmArtificial intelligenceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methods of structural optimization have been studied and developed over the last three decades. An important aspect of structural optimization pertains to the condition under which the loads are applied. Most machine structures in operation are subject to loads varying as functions of time. In this paper, a novel approach is proposed to cope with loads whose magnitudes vary within given bounds and with variable directions. The underlying ideas are applied to the structural optimization of the roller-carrying disk of a novel class of cam-follower speed reduction devices termed Speed-o-Cam (SoC). Results obtained in this paper are compared with a current prototype and with an intermediate design in which the dimensions of the roller pins are optimized. Combined with the optimum dimension of the roller pins, our structural-optimization results lead to an improvement of almost twice the stiffness with a mass reduction of 40% of the original prototype.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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