Stochastic Assessment and Applications for Welding Shrinkage Impact on Production Cost
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.
Notice bibliographique
Résumé
Since ship hull blocks are constructed by assembling numerous intermediate parts, negligible dimensional variations in the parts can easily accumulate to cause serious misalignment in block erection stage. Considering the welding – the primary joining process in ship production which inherently causes distortions, the quality of block’s dimensional variations during the assembly would deteriorate even faster. Thinking that the intermediate products with low dimensional quality in the ship production are not scrapped but reworked, the productivity of each workstation greatly depends on the dimensional quality of these dimensionally critical intermediate products. Reworks such as recutting, mechanical and/or thermal correction against misalignment, excessive welding for wide gap and thermal straightening are commonly subsequently increases the total production cost. One of the major dimensional accuracy control activities is the shrinkage margin design. The optimal length of excess edge is assigned to plates in order to compensate welding shrinkage. In the past, the welding shrinkage is predicted based mostly on the empirical formula or just designer's experience, so the accuracy of the assigned was relatively poor and could not effectively help reducing non-value-added rework activities. The simplified margin calculation procedure could not consider the welding sequence as well as process variations such as welding heat input. This work aims to develop the optimal shrinkage margin calculation system for dimensional quality improvement. The proposed system calculates the optimal shrinkage margin using computer-aided engineering toolsets based on finite element analysis as well as design point searching procedure adopting the quality loss function and statistical values considering shrinkage variation values during welding. The developed scheme improves the accuracy control procedure in the ship production process thus enhance competitiveness of shipbuilders in dimensional accuracy technology by minimizing the accuracy impact on productivity.
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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 | 0,000 | 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 découle