Uncertainty Management in Feature-Based Geometric Modelling and Data Exchange
Notice bibliographique
Résumé
If it is desired to obtain answers with correct topological form, then the problem of computing regularized Boolean operations in solid modelling is ill-conditioned. To say that the answer has correct topological form here means that not only is the computed model topologically well-formed, but also that it has the same topological form as the true (exact) result (i.e., the exact and computed objects are linked by a homeomorphism). That the problem is ill-conditioned means that small changes in the problem data (smaller than the uncertainty in this data) can cause the true result of the operation to change topological form, so that the true result corresponding to the new data is not just erroneous, but different in kind. The ill condition implies that the resulting computational difficulty cannot be resolved by designing better numerical algorithms. It is shown in this paper, however, that in at least one situation, there is enough information available to resolve the problem of correct topological form even though the available information does not eliminate the uncertainty involved. The situation referred to is that of feature-based design, where information concerning attachment of features is available. It is shown here how to produce a posteriori guarantees on topological form in the case when the faces of the solids and features are defined by logically-locally-planar Bézier patches. This case is general enough to cover, by means of representation conversion, many practical representation methods. Our approach is based on existing methods for the production of consistent trimmed surfaces, and existing methods permitting a posteriori verification that the patches forming the faces do not have self-intersections or extraneous intersections. The main contribution of the paper is to observe that uncertainty can affect the results of computing Boolean intersections at different levels of severity and that, in certain important practical situations, although the uncertainty cannot be removed, its effects can be rendered almost completely harmless.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».