Stochastic Assessment and Applications for Welding Shrinkage Impact on Production Cost
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».