Disassembling Process Inference Using Positional Relations Matrix for Complicated Machines
Notice bibliographique
Résumé
Disassembling of a part is required for maintenance of machinery in case. However, the disassembling process is often not explained in the operation manual, or the explanation of the disassembling does not cover all the situations of all the individual parts, even though, such disassembling could be dealt with by operators that are not familiar with the mechanism of machine. Operators themselves have to determine the disassembly process in such a case. Therefore, it is crucial to develop a system that helps inexperienced operators to find out a proper disassembling process. We focus on the disassembling of a specific part referred to as a target part. The approach is based on the positional relation information among the parts. The positional relations matrix that obtained from the contact states of any two parts in all possible directions and can be generated from the ordinary CAD data. This study proposed a method to infer a disassembly process of a specific part based on the positional relation matrix. The method deduces the disassembly process of the target part with the shortest steps, in the condition of one-part-at-a-time manner. We also introduced an integration of disassembling parts based on the obtained process. A case study was conducted and the result confirmed the feasibility of the proposed method; the effectiveness of the integration approach was also demonstrated.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».