Application of the Mechatronic Design Quotient (MDQ) for Intelligent Design and Evolutionary Design of Mechatronic Systems
Notice bibliographique
Résumé
Mechatronic systems are integrated electro-mechanical systems. Intelligent mechatronic systems possess computational intelligence with capabilities such as perception, learning, reasoning, and making inferences from incomplete information. A mechatronic system will consist of many different types of interconnected components and elements. The dynamic coupling between components means an accurate design of the system should consider the entire system as a whole rather than using single-criterion and sequential design methodologies, which are traditional. However, in view of the system complexity, it is difficult to adopt a "wholistic" approach in practice. The presentation will explore a multi-criteria and concurrent approach to mechatronic design and evaluation. A design formulation and criteria based on the concepts of mechatronic design quotient (MDQ) will be introduced for this purpose. Human experience on mixed systems and interactions between criteria will be taken into account by applying techniques of soft computing for the aggregation of criteria. The use of artificial intelligence and evolutionary computing in the design of mechatronic systems may be viewed as an attempt to mimic "natural" intelligent design and "natural" evolution of a biological system (e.g., human), albeit in a greatly simplified form. The talk will address these concepts as well. In particular, intelligent design is applicable when human intelligence is used in the design process. On the other hand, evolutionary design is applied when evolutionary computing is used in the design process. Several industrial applications of intelligent mechatronics have been designed and developed in the Industrial Automation Laboratory under the direction of the speaker.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».