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Enregistrement W3015487194 · doi:10.1504/ijmtm.2020.10028441

Grouping and sequencing of machining operations for high-volume transfer lines

2020· article· en· W3015487194 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Manufacturing Technology and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAssembly Line Balancing Optimization
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical optimizationSimulated annealingInteger programmingLimit (mathematics)MachiningComputationLinear programmingTime limitHeuristicComputer scienceAlgorithmEngineeringMathematicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transfer lines are employed for the mass production of fixed products or a very narrow range of product variants. This paper considers a simple transfer line balancing problem (TLBP) with a focus on process planning and line configuration. The design features of the product are grouped and machining operations are sequenced in an optimal manner. The objective is to minimise the handling time fraction of the cycle time consisting mainly of the orientation change time and the tool change time. A new mixed integer linear programming (MILP) model is proposed to solve the problem with the aforementioned objectives while respecting a set of constraints, which include cutting tool allocation, tool magazine limit, tool life limit, takt time limit and precedence, and inclusion and exclusion constraints. Problem-specific simulated annealing algorithm (SAA) and genetic algorithm (GA) are developed. Numerical experiments are conducted to illustrate the functionality of the MILP model and heuristic algorithms with respect to optimality and the computation time.

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.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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