MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3177450342 · doi:10.4271/2021-01-5068

Design of a Compact Composite Prepreg Tape Dispensing Device

2021· article· en· W3177450342 sur OpenAlexaff
Yu Zhou, Jonathan Hall, Daniel Long, Andrew Wichelns, Margaret Matson

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensMiller Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberMaterials scienceComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of a compact composite prepreg tape dispensing device is presented. This device supplies composite prepreg plies to manual and robotic composite prepreg layup processes for producing composite laminates. It is able to de-reel a spool of prepreg tape, remove the backing paper, cut the tape into plies at specified lengths, and place the plies for pickup. It provides a compact and economic tape supplying solution to the composite manufacturing industry. A prototype device was created and tested. With an overall footprint of 20 3/8 inches (517.5 mm) by 50 5/8 inches (1285.9 mm) and a mass of 35 lb (15.9 kg), the device was compact enough and functioned well in a tabletop layup workspace. The prepreg tape dispensing process was successfully carried out. The tape cutting accuracy of the prototype device achieved 1/22 inches (1.2 mm) on average with a standard deviation of 1/13 inches (2.0 mm). The tape delivery positioning accuracy achieved 1/32 inches (0.8 mm) on average with a standard deviation of 3/68 inches (1.1 mm) in the longitudinal direction, and 1/80 inches (0.3 mm) on average with a standard deviation of 1/38 inches (0.7 mm) in the transverse direction. The test results verify the capability of the presented technique in producing prepreg plies with sufficient accuracy and consistency.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper seriesMême sujetEpoxy Resin Curing ProcessesTravaux en français237 207