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Enregistrement W4244676607 · doi:10.32920/ryerson.14646126

Parametric design methodology for manufacturing of metallic and composite structures

2021· preprint· en· W4244676607 sur OpenAlexafffund
Saptarshi Datta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesIndustry Canada
Mots-clésConceptual designConcurrent engineeringProbabilistic designManufacturing engineeringDesign for manufacturabilityNew product developmentSystems engineeringScope (computer science)ReworkEngineeringComputer scienceFunctional requirementDesign technologyIndustrial engineeringEngineering design processMechanical engineeringScheduling (production processes)Operations managementSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A parametric, concurrent design methodology for manufacturing of metallic and composite structures is established. Often, during a new product development, designs prepared using the “Sequential” or “Waterfall” approach are rejected or require significant rework during manufacturing, as designers are not always versed with manufacturing principles. Similarly, manufacturers are not always versed in design principles resulting in designs that do not cater to the functional requirements. The goal of this study is to establish a methodology right from the scope to the detailed design for developing manufacturable structures using the “Concurrent Engineering” approach. Existing literature on “Design Optimization for Manufacturing” predominantly focus on single variable optimization problems geared towards conceptual designs. The designs developed through such optimization cater towards functional performance within a “Fixed Design Space” while not accounting for manufacturing or operational challenges. The methodology developed in this study enables “Design for Manufacturing” for “Detailed Designs” through selection of a conceptual design and subsequently optimizing the selected conceptual design for a set of functional parameters. An “Integrated Product Development” approach is used, whereby, the functional requirements are linked to both design and manufacturing variables and optimization is conducted in an “Augmented Design Space” which is not available when only considering design or manufacturing variables. Three case studies involving both “Conceptual” and “Detailed” designs have been used to illustrate the methodology presented. Case I documents the design of a Flight Control System Bracket. Case II illustrates the use of “2D” composite structures to fabricate a roll frame. Case III involves the development of a “3D” composite door for a light unpressurized aircraft. For each of the three case studies a separate development approach has been employed. Case I uses an analytical approach, Case II uses FEM while CASE III employs a hybrid approach comprising of both FEM and analytical techniques.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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