MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2154884452 · doi:10.1139/tcsme-2000-0024

DESIGN OPTIMIZATION OF A COMPLEX MECHANICAL SYSTEM USING ADAPTIVE RESPONSE SURFACE METHOD

2000· article· en· W2154884452 sur OpenAlexaffvenue
G. Gary Wang, Zuomin Dong

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Multi-Objective Optimization Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResponse surface methodologyComputer scienceMulti-objective optimizationEngineering optimizationSystems designScheme (mathematics)Optimization problemConstraint (computer-aided design)Complex systemMathematical optimizationControl engineeringEngineeringMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today’s increasingly competitive industrial environment demands shorter product development lead-times, lower costs, and higher quality products. These requirements produce more complex design problems that are characterized by multiple design objectives as well as complex design objective and constraint relations. The optimization of these computationally intensive design problems leads to new technical challenges. This work applies a new global optimization search scheme, the Adaptive Response Surface Method (ARSM), to the optimal design of a complex mechanical system — the radiator stack PEM fuel cell system. The design optimum manifests a significant increase in system performance and decrease in cost. The proposed method can also be applied to the solution of other complex design optimization problems.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations13
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransactions of the Canadian Society for Mechanical EngineeringMême sujetAdvanced Multi-Objective Optimization AlgorithmsTravaux en français237 207