Lichten Award Paper: Variational Tolerance Analysis (VTA) - Design and Manufacturing Optimization Using Statistical Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Appropriate consideration of tolerances is critical to the design and manufacture of products that meet customer requirements and defined cost targets. Tolerance analysis is most commonly conducted at the individual part or sub-assembly level utilizing basic stack-up methods (worst-case analysis) to ensure the producibility of the assembled product. A worst-case analysis assumes that each dimension in the stack-up will be manufactured on the extreme end or limit of its assigned tolerance (max or min) in such a way that all tolerances become additive. This usually results in tighter than required drawing tolerances being assigned to guarantee the product can be assembled. Modern day manufacturing processes focus on targeting the nominal dimensional value, so it is safe to assume that a higher number of parts will be produced closer to the nominal value than parts produced at the extreme end of the tolerance range. When evaluating the tolerance stack-up of a larger assembly with many parts additional tolerance analysis methods apply (Root Sum Squared, RSS), and a worst-case analysis becomes more costly and less meaningful. The RSS method of tolerance analysis takes into consideration manufacturing targets and applies normal distribution methods to assess more likely tolerance results, allowing relaxed drawing tolerances to be assigned while still maintaining a high level of confidence in a successful assembly. For analysis of complex systems or installations, tolerance studies using more sophisticated approaches to deal with variation such as Monte Carlo statistical analysis is required. Variational Tolerance Analysis (VTA) tools available today allow a typical Monte Carlo tolerance simulation to be visualized by the designer through 3-dimensional real time manufacturing simulations and sensitivity analysis. This in turn simplifies the development process and allows better identification of tolerance drivers within a large system installation; analysis of the geometric effect of tolerances within the installation; and the ability to quickly iterate the analysis to optimize designs for producibility and lower cost. In this paper, the use of VTA is assessed and quantified to form a business case for further investment by Lockheed Martin. In the course of this work, VTA has been evaluated both before and after final designs were released to manufacturing.
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 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».