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Enregistrement W4410282956 · doi:10.18280/i2m.240210

Automatic Control of Hydrostatic Weighing Apparatus in NIS Up to 20kg Based on PLC and HMI Panel

2025· article· en· W4410282956 sur OpenAlexvenueno aff
B. M. Sayed, Mohamed Hamdy

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Automation and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl (management)Hydrostatic equilibriumChemistryComputer scienceAnalytical Chemistry (journal)Automotive engineeringMaterials scienceEngineeringChromatographyPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automation converts a work process, procedure, or equipment to automatic rather than human operation or control.Measuring solid density with high accuracy is carried out using the hydrostatic weighing method, which is one of the urgent requirements for automation in National Metrology Institutes (NMIs).This paper describes the automatic system for measuring density of solid objects in the National Institute of Standards (NIS).A Programmable Logic Controller (PLC) controller and a Human Machine Interface (HMI) control automatic weighing operation.The system consists of a main cabinet, assembly elevating platform, Mass carrier, and Water bath.The system has three induction motors for automatic calibration; the first motor is used for the assembly elevating platform.The second and third motors are used for mass carriers.This paper provides a complete description of the automation system.The feasibility of the automatic system is described using simulation software.The results of motion and the automatic system enhance the ability of the system control to measure the solid density.Finally, experimental measurements are helpful for automatically measuring the solid density of standard mass ranging from 1kg up to 20kg.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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