Classification, Characterization and Abstraction of Vegetable Surfaces for Design
Notice bibliographique
Résumé
Biological design tools such as biomimicry and bio-inspiration are increasingly used resources to solve design and engineering problems, owing to their high probability of finding efficient technical solutions and novel morphologies with the potential to positively impact the environment. This article focuses on the development of a methodology for the morphological characterization of plant surfaces, which can be applied in a conventional design or research project based on biological information. The process proposed here is part of the results of the research project 'Repertory of bio-inspired surfaces and textures, through morphological experiments with Digital Manufacturing Technologies'. For the development of the characterization, the observation and selection of 225 species, which were grouped and categorized based on the predominant geometric characteristics, resulting in six categories: basic geometries, reciprocals, reliefs, ramifications, folds and visual texture. Then, the natural models were evaluated qualitatively and the representative samples of each category to later perform the process of digital abstraction using CAD and parametric tools. In the process of abstraction a description and visual analysis is made from: transition points, contours, symmetries, cross-sections and basic patterns as straight lines, sections of circle, circumferences, ellipses and/or parabolas. It was possible to verify that the three-dimensional interpretation that was made digitally of the textures, preserve the fundamental morphological properties, in addition to, to keep a direct relationship with the category to which they belong, achieving a balance between the faithful copy and the abstract copy; this in order to maintain the formal properties with potential to be applied in future design projects.
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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 ».