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Enregistrement W2605445365 · doi:10.1177/0954406217704007

A modular design approach for modeling and optimization of adaptable products considering the whole product utilization spans

2017· article· en· W2605445365 sur OpenAlexaff
Maribel Martinez, Deyi Xue

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueProduct Development and Customization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeightingModular designProduct (mathematics)Reliability engineeringComputer scienceFuzzy logicControl reconfigurationProduct designProduct design specificationTree (set theory)Industrial engineeringSystems engineeringEngineeringMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design of adaptable products aims at satisfying different and changing customer requirements through changes of products such as reconfiguration and upgrading during their utilization stages. In this research, a new modular design approach is introduced for modeling and optimization of adaptable products considering the whole product utilization spans. In this work, product descriptions in different operation phases are modeled by different configurations, and each of these configurations is described by parameters. The product components with similar life-cycle properties such as operation phases and life-spans are grouped into modules based on a fuzzy pattern clustering method. A hybrid AND–OR tree is used to model all feasible design solutions considering different configurations and their parameters. The adaptable product is evaluated by different evaluation measures with different units, which are further converted into comparable evaluation indices. The overall evaluation index for an adaptable product is defined by individual evaluation indices and their importance weighting factors considering the whole product utilization span. A multilevel optimization method is employed to identify the best design solution, its configurations in different operation phases and parameter values of the relevant configurations.

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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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