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Enregistrement W2481275147 · doi:10.1117/12.2231813

NFIRAOS in 2015: engineering for future integration of complex subsystems

2016· article· en· W2481275147 sur OpenAlexaffabout
Jenny Atwood, David Andersen, Peter Byrnes, A. Densmore, Joeleff Fitzsimmons, Glen Herriot, Alexis Hill

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterface (matter)Computer scienceScope (computer science)Statement of workAdaptive opticsSystems engineeringWork (physics)Mechanical engineeringEngineeringOperating systemOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Narrow Field InfraRed Adaptive Optics System (NFIRAOS) will be the first-light facility Adaptive Optics (AO) system for the Thirty Meter Telescope (TMT). NFIRAOS will be able to host three science instruments that can take advantage of this high performance system. NRC Herzberg is leading the design effort for this critical TMT subsystem. As part of the final design phase of NFIRAOS, we have identified multiple subsystems to be sub-contracted to Canadian industry. The scope of work for each subcontract is guided by the NFIRAOS Work Breakdown Structure (WBS) and is divided into two phases: the completion of the final design and the fabrication, assembly and delivery of the final product. Integration of the subsystems at NRC will require a detailed understanding of the interfaces between the subsystems, and this work has begun by defining the interface physical characteristics, stability, local coordinate systems, and alignment features. In order to maintain our stringent performance requirements, the interface parameters for each subsystem are captured in multiple performance budgets, which allow a bottom-up error estimate. In this paper we discuss our approach for defining the interfaces in a consistent manner and present an example error budget that is influenced by multiple subsystems.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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