Packing optimization of practical systems using a dynamic acceleration methodology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract System design is a challenging and time-consuming task which often requires close collaboration between several multidisciplinary design teams to account for complex interactions between components and sub-systems. As such, there is a growing demand in industry to create better performing, efficient, and cost-effective development tools to assist in the system design process. Additionally, the ever-increasing complexity of systems today often necessitates a shift away from manual expertise and a movement towards computer-aided design tools. This work narrows the scope of the system design process by focusing on one critical design aspect: the packaging of system components. The algorithm presented in this paper was developed to optimize the packaging of system components with consideration of practical, system-level functionalities and constraints. Using a dynamic acceleration methodology, the algorithm packages components from an initial position to a final packed position inside of a constrained volume. The motion of components from initial to final positions is driven by several acceleration forces imposed on each component. These accelerations are based on physical interactions between components and their surrounding environment. Various system-level performance metrics such as center of mass alignment and rotational inertia reduction are also considered throughout optimization. Results of several numerical case studies are also presented to demonstrate the functionality and capability of the proposed packaging algorithm. These studies include packaging problems with known optimal solutions to verify the efficacy of the algorithm. Finally, the proposed algorithm was used in a more practical study for the packaging of an urban air mobility nacelle to demonstrate the algorithm’s prospective capabilities in solving real-world packaging problems.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle