Multi-Analogy Innovation Design Based on Digital Twin
Notice bibliographique
Résumé
Analogy-based design is an effective approach for innovative design. However, existing research on analogy design mainly focuses on methods to form innovative schemes, without considering feasibility or practicality in applications. This research proposes a multi-analogy innovation design (M-AID) model based on analogy in both design-centric complexity (DCC) and solution of inventive problems (TRIZ). To improve practicality, digital twin (DT) is introduced to apply real design information, manufacturing production data, and maintenance information in the design process. The method includes six steps: (1) analyze a target product based on users and market requirements to synthesize general function requirements; (2) acquire analogy function source using knowledge base and patent base; (3) call digital twin resources to obtain real product data for the design; (4) reduce the complexity of the design system after fusion using DCC theory; (5) use TRIZ to solve problems of design conflicts; and (6) evaluate design solutions according to product requirements. The current proposed method enhances the design scheme feasibility and reduces the number of iterations from the conceptual scheme to the final scheme in the design process, thus improving the efficiency of the innovative design process. The applicability of the currently proposed method is demonstrated through exemplification of innovative design of a dust removal system for a solar panel.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».