Automated Mathematical-Based Design Framework for The Selection of Rigging Configuration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Automated Mathematical-Based Design Framework for The Selection of Rigging Configuration Seyed Mohammad Amin Minay Hashemi, Sanghyeok Han, Jacek Olearczyk, Ahmed Bouferguene, Mohamed Al-Hussein and Joe Kosa Pages 172-178 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: Modularization in construction involves erection of large and heavy prefabricated modules at the job site. Modules, especially in industrial plants, are required to be lifted without any tilted angles vertically and horizontally to prevent applying bending moments to the lifting lugs and structural components. Configuration of rigging elements, which are the link between the crane hook and the module, plays a vital role in the load distribution to the rigging components. In practice, designing a rigging assembly to ensure safe and successful lifts is a time-consuming and tedious process relying heavily on guesswork, especially when the modules center of gravity is offset. In addition, the pitch angle of the module remains unknown until it is lifted, thus raising safety issues regarding the failure of rigging components. To overcome these limitations, this paper proposes a mathematical-based design framework which consists of: (1) collecting the module information; (2) designing a preliminary configuration by selecting the rigging components from the database; (3) Optimizing the number, size and capacity of the rigging components selected for the preliminary configuration in order to ensure that positions of module and spreader bars are set on parallel lines without tilted angles; and (4) reporting the list of used rigging components and visualizing their configuration as the output. To validate this framework, this paper uses a case study which designs the optimal rigging configuration for a 4-point pick module based on the inventory availability. Keywords: Crane rigging; Automation; Center of gravity offset DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0024 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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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 | 0,000 | 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 découle