Design for manufacture: Cost-estimating model for randomly oriented strand advanced composite aerospace parts
Notice bibliographique
Résumé
This work aimed at developing a parametric cost-estimating model based on physical laws for making three categories of thermoplastic composites structural aerospace parts from discontinuous prepreg randomly oriented strands. The proposed cost model will use Microsoft Excel spreadsheet developed in house which imputes all industrial and academic data for calculating costs elements such as material, labour, energy, machinery, building costs and costs of working capital, overheads and then the total cost per part. This research study focused, on one hand, at estimating the heating costs for experimental and virtual parts by changing the volume and keeping the same process cycle times. The heating power was determined by simulating the process thermal diagram numerically using finite elements COMSOL software and validated by experimental data. On the other hand, the tooling costs were estimated by DFMA software for experimental and virtual moulds by changing the projected area. Then, the heating energy and tooling costs sizing scaling laws were established under linear equation forms limited to the size of platens areas. These linear equations were inputted in an Excel spreadsheet to calculate the cost of new parts, which have not been made yet. The variation of the total cost with the size and the complexity of the part were investigated. The results showed that the calculated heating energy costs of the three experimental randomly oriented strand parts were different due to different geometries of the heating platens and the moulds. For the mould cost, the more complex the form was the higher the cost. For total cost, it was also demonstrated that the manufacturing cost of L-bracket part was higher than that of flat plate and T-shape part due to higher process cycle time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».