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Enregistrement W2802348279 · doi:10.1139/tcsme-2015-0048

EFFECTIVE NUMERICAL ANALYSIS METHOD APPLIED TO THE ROLL-TO-ROLL SYSTEM HAVING A WINDING WORKPIECE

2015· article· en· W2802348279 sur OpenAlexvenueno aff
Sungham Hong, Juhwan Choi, Sungsoo Rhim, Jin Hwan Choi

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical stress and fatigue analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumerical analysisLine (geometry)AlgorithmPath (computing)Arc (geometry)EngineeringControl theory (sociology)Computer scienceMechanical engineeringMathematicsControl (management)Artificial intelligenceGeometryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design and development of Roll-to-Roll (R2R) system has been mainly executed by the expert’s experience. There are some important issues in the numerical analysis method about a roller path and the control of the R2R system. This study proposes the efficient R2R system analysis methods. The first one is an Approximated Winding Length Estimation (AWLE) algorithm which can calculate the analytic winded length of a workpiece. The winder can be approximated with line and arc segments at this algorithm. As a result, in the numerical model of the R2R system, we can replace the winder characteristics with the AWLE algorithm. The second one is the contact algorithm between workpiece and rollers. This contact algorithm must be stable and fast for precise analysis. The third one is the flexible workpiece model. The workpiece can be modeled by finite elements. By describing the implementation of these important methods, this paper proposes an efficient R2R system analysis method.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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