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Enregistrement W2963097579

Toward the quality prognostic of an aircraft engine workpiece in Inconel Alloy 625: case study and proposed system architecture

2019· preprint· en· W2963097579 sur OpenAlexafffund
Antoine Proteau, Marc Thomas, Antoine Tahan

Notice bibliographique

RevueEspace ÉTS (ETS) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésInconel 625ArchitectureInconelAlloyQuality (philosophy)Computer scienceMaterials scienceMetallurgyPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manufacturing companies are under a constant pressure due to multiple factors: new competition, disruptive innovations, cost reduction request, etc.To survive, they must strive to innovate and adapt their business model to improve their productivity.Recent developments based on the concept of Industry 4.0 such as big data, new communication protocols and artificial intelligence provide several new avenues to explore.In the specific context of machining, we are working toward the development of a system capable of making the prognostic of the quality (in terms of dimensional conformance) of a workpiece in real time while it is being manufactured.The goal of this paper is to showcase a prototype of the data acquisition aspect of this system and a case study presenting our first results.This case study has been conducted at our industrial partner facility (Quebec, Canada) and is based on the manufacturing of an aircraft component made from Inconel alloy 625 (AMS5666).The proposed prototype is a data acquisition system installed on a 5 axis CNC machines (GROB model G352) used to acquire and to contextualize the vibration signal obtained from the CNC machine sensor.The contextualization of the data is a key component for future work regarding the development of a prognostic system based on supervised machine learning algorithms.In the end, this paper depicts the system architecture as well as its interactions between the multiple systems and software already in place at our industrial partner.This paper also shows preliminary results describing the relationship between the workpiece quality (in terms of respect toward the dimensional requirements) and the extracted features from the sensors signals.We conclude that it is now possible to do the diagnostic of a cutting operation.Additionally, with the same information we show that it is possible to quickly do the general diagnostic of the health state of the machine.Future work regarding this project will include data acquisition from a wider range of products (i.e.different shapes, materials, processes, etc.) and the development of a machine learning based prognostic model.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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