MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2320277382 · doi:10.2514/6.2005-2127

The Application of the MISTC Framework to Structural Design Optimization

2005· article· en· W2320277382 sur OpenAlexaff
Keith Hunten, Maxwell Blair

Notice bibliographique

Revue46th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesAir Force Research LaboratoryNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of Defense
Mots-clésComputer scienceSystems engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SBAAT program enables technology integration studies in the development of structural concepts that have no historical precedence, including process-based affordability assessments. The MISTC design framework enables the capability to perform extensive high fidelity technology assessment studies at the system level, and has a planned and partially prototyped link to high-level scenario based simulation. The basic concept for MISTC is a parametric design/analysis development, assessment, and optimization system whose linked model representations enable quick alternative studies. After three years under development, application studies have proven that MISTC reduces design cycle time for mechanical-structures concept definition, integrity analysis, and manufacturing cost assessment by a conservatively estimated 75%.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,271 · 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
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

Citations10
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue46th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials ConferenceMême sujetProbabilistic and Robust Engineering DesignTravaux en français237 207