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Enregistrement W4395052333 · doi:10.5185/amlett.2024.021748

Parameter Design of Materials Processing in Term of Probabilistic Multi-objective Optimization

2024· article· en· W4395052333 sur OpenAlex
Jie Yu, Maosheng Zheng

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.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbabilistic logicDiscretizationMulti-objective optimizationStampingBlankMathematical optimizationOptimization problemComputer scienceTerm (time)Optimal designDiscrete optimizationProbabilistic designMechanical engineeringEngineeringEngineering design processMathematicsArtificial intelligenceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parameter design of material processing is quite significant to provide a safeguard to the quality of product comprehensively in condition of clean production especially. In this paper, an appropriate approach of parameter design of materials processing is proposed in term of probabilistic multi-objective optimization (PMOO). The approach has the characteristic of concurrent optimization of multiple objectives in spirit of probability theory inherently; furthermore the “sequential number-theoretic optimization (SNTO)” is employed to conduct the discretization of successive deep optimization. Besides, the optimal design of materials processing is completed by conducting the assessment of total preferable probability for each scheme. Subsequently, parameter design problems of grinding processes of H7007C bearing inner ring with energy saving and emission reduction, and processing optimization of aluminum alloy AA 6082 blank hot stamping, are taken as examples to illuminate the procedure of the approach, respectively. The results show the rationality of the approach. It has a bright prospect in parameter design of production optimization in the future.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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