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Enregistrement W2615903888 · doi:10.18260/1-2--10108

Unifying Approaches To Mechanical Engineering Design Through A Multidisciplinary Effort

2020· article· en· W2615903888 sur OpenAlexaff
Yves Van Hoenacker, Philippe Micheau, Patrik Doucet, Patrice Masson, Jean Lapointe, Aymeric Kron

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechatronics Education and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechatronicsMultidisciplinary approachScope (computer science)Engineering managementSession (web analytics)CurriculumEngineeringProduct designEngineering design processConcurrent engineeringProduct (mathematics)Mechanical designProcess (computing)Computer scienceManufacturing engineeringSystems engineeringSoftware engineeringMechanical engineeringArtificial intelligenceOperations managementMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The completely renewed Mechanical Engineering curriculum features nine credits in mechatronics, including two formal courses (Mechatronics I and Mechatronics II) and a Project of Mechatronics course, as well as fifteen credits in system and product design, including a three credit Design Methodology course and a twelve credit Major Design Project extended over the last three terms of the program.These two large components of the program were developed according to the characteristics of each discipline.This paper presents the results up to the present of a multidisciplinary effort to unify the approaches to mechanical engineering design.It presents the enriched version of the Product Development Process (PDP) which has been developed in order to integrate the two approaches.In this respect, specific tools will be introduced in order to join the design process of a mechatronics system with the design of more traditional mechanical engineering products.This will be illustrated using a pill counter designed by the students as an example.In addition to the Mechatronics and the System and Product Design courses, the scope of this Educational Improvement Project extends to a Computer Programming course and a Project Management course.This paper shows the extent of the changes which are to be brought to all these courses. The Sherbrooke Mechanical Engineering CurriculumCompetency development and integration are the key words of the new Mechanical Engineering curriculum.As shown in Figure 1, design projects are used to carry out the overall integration of different competencies along two thrusts: 1) vertical integration with specific semester-based projects for the first four terms of the program, 2) horizontal integration with projects in mechatronics and a major design project over the last four terms of the program 1,2 .

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,078 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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