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Enregistrement W2168265504 · doi:10.1115/pvp2004-2999

Reliability Analysis of the Tube Hydroforming Process Using Fuzzy Sets Theory

2004· article· en· W2168265504 sur OpenAlexaff
Bing Li, Don R. Metzger, T. J. Nye

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroformingRandomnessReliability (semiconductor)Fuzzy logicTube (container)Random variableProbabilistic logicFinite element methodProcess (computing)Structural engineeringAutomotive industryComputer scienceReliability engineeringEngineeringMathematical optimizationAlgorithmMechanical engineeringMathematicsArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tube hydroforming currently enjoys increasingly widespread application in industry, especially in the automotive industries, because of several advantages over traditional methods. Reliability analysis as a probabilistic method to deal with the probability of the failure of the structure or the system has been widely used in industry. A new reliability analysis approach for the tube hydroforming process using the fuzzy sets theory is presented in this paper. The stress of the hydroformed tube is related to several parameters, such as geometry, material properties, and process parameters. In most cases, it is difficult to express in a mathematical formula, and its relative parameters are not random variables, but the uncertain variables that have not only randomness but also fuzziness. In this paper, the finite element method is applied as a numerical experiment tool to find the statistical property of the stress directly by a fuzzy linear regression method. Based on the fuzzy stress-random strength interference model, the fuzzy reliability of the tube hydroforming process can be evaluated. A tube hydroforming process for cross-extrusion is then introduced as an example to illustrate the approach. The result shows that this approach can be extended to a wide range of practical tube hydroforming process.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,261 · 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
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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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