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Enregistrement W4394846394 · doi:10.1186/s44147-024-00426-6

Packing optimization of practical systems using a dynamic acceleration methodology

2024· article· en· W4394846394 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering and Applied Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimization and Packing Problems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésAccelerationComputer scienceProcess (computing)Component (thermodynamics)Scope (computer science)InertiaPosition (finance)Multidisciplinary design optimizationTask (project management)Systems engineeringEngineeringMultidisciplinary approach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,261 · 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