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Enregistrement W3045719302 · doi:10.1115/1.4047910

Algorithm for Accumulating Part Mating Gaps to Evaluate Solid and Fluid Performances

2020· article· en· W3045719302 sur OpenAlexaff
Jun Ni, Rui Liu, Yu Sun

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Design · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGraphAerodynamicsSet (abstract data type)MatingDomain (mathematical analysis)Computer scienceDisplacement (psychology)Key (lock)Limit (mathematics)Topology (electrical circuits)Surface (topology)AlgorithmMathematicsTheoretical computer scienceGeometryEngineeringCombinatoricsMathematical analysisAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Part mating gaps need to be effectively adjusted during the assembly of products and greatly affect the working performance. This paper develops an algorithm to calculate the dimensional and aerodynamic indexes affected by part mating gaps. Mating gaps are expressed by displacements of one contact surface, and indexes are evaluated by displacements of key surface, when the surface is ready to compare with the other. A graph that denotes contacts as nodes and related paths through the physical domain as lines is proposed to express assembly sequences and hierarchies. A variable is defined to combine the time set with the displacement set. Boolean algebraic theorems are extended to derive a compact expression for the contact graph that supports the organization of accumulations at different surfaces with propagations through physical domains. Demonstrations of this method using three products exhibit the general applicability, and the application shows that the performance deviations of the centrifugal fan and axial turbine are apparent. In particular, the isentropic efficiency is good with a certain probability, despite turbines having mating gaps. The algorithm benefits both design and assembly: design can be performed through the fluid domain, which is affected by the mating gaps, and when the parts are being adjusted, the selected tolerance limit allows engineers to monitor key surfaces to ensure good aerodynamic performance.

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 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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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