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Enregistrement W2946087054 · doi:10.1007/s00158-019-02308-5

A simulation-assisted complexity metric for design optimization of integrated architecture aero-engine structures

2019· article· en· W2946087054 sur OpenAlexaff
Visakha Raja, Michael Kokkolaras, Ola Isaksson

Notice bibliographique

RevueStructural and Multidisciplinary Optimization · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueProduct Development and Customization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFörsvarsmaktenVINNOVA
Mots-clésMetric (unit)Computer scienceEngineering design processComputational complexity theoryStructural complexityComputationConstraint (computer-aided design)ArchitectureIntegrated designMathematical optimizationComputer engineeringDistributed computingTheoretical computer scienceAlgorithmMathematicsEngineeringArtificial intelligenceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional metrics for assessing system complexity are based on aspects such as number of and interaction among components. For functionally integrated structures, the application of such metrics can be difficult and/or limited due to the inseparability of the structure into components or sub-systems; a single monolithic structure satisfies all required functions. At the same time, complexity metrics are necessary for effective application of design optimization and systems engineering principles. Aero-engine static structures are typical examples of functionally integrated architecture. In this paper, we present a complexity metric for integrated architecture structures that can be included as an objective or constraint in design optimization problem formulations. The proposed metric is based on two existing metrics, one providing a system wide scheme for complexity calculations and the second, giving complexity for individual components. In order to account for its integrated architecture, different regions of the structure are considered. Interactions are estimated as load paths through the structure, identified by means of physical simulations. Complexity evaluations are demonstrated using two detail-designed aero-engine structures with similar functions but belonging to different engine designs. Despite the similarities, the structures differ in complexity. This enables quantitative comparison among different designs of integrated architecture structures based on physical arrangements and main functions. Moreover, the metric can be used to identify regions with most influence on complexity which in turn enables design improvements on those regions. Automated computation of the metric can result in rapid comparison and selection among a number of structure designs, and thus be used in optimization studies. Finally, a correlation of the metric with the development time or cost can be useful for future integrated architecture structure design optimization.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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