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Enregistrement W7017462496

Automatisation du procédé de béton projeté - Robotisation et optimisation

2022· other· fr· W7017462496 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProjection (relational algebra)Naturally aspirated engineLinea
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le domaine du génie civil subit en ce moment une transition technologique dans laquelle l'utilisation d'outils numérique et robotique permet l'amélioration des performances et l'optimisation de nombreux procédés. Le béton projeté ne fait pas exception à cette modernisation et c'est pourquoi il semble pertinent d'aller plus loin dans l'automatisation de ce procédé. Fort de ses connaissances en matière de béton projeté, le Laboratoire de béton projeté du CRIB de l'Université Laval a décidé de lancer la conception d'une technologie de béton projeté automatisé. Ce projet permettra d'aller plus loin dans la compréhension des phénomènes à l'œuvre lors de la projection de béton et aussi de développer une méthode innovante de fabrication de béton automatisée. La présente étude s'inscrit dans la continuité du développement d'une technologie de béton projeté réalisée à l'aide d'un bras robotisé et s'intéresse plus particulièrement à l'analyse des différentes stratégies de projection ainsi qu'à leur impact sur les phénomènes de rebond et la performance de mise en place. De plus, la réalisation d'une pièce bétonnée complexe à l'aide du système robotisé ainsi que la conception d'un module de vision numérique prototype a permis d'aller plus loin dans la conception et le développement de l'automatisation globale du système. Tout d'abord, l'utilisation du bras robotisé a permis de réaliser des campagnes d'essais visant à évaluer l'influence de l'angle de projection sur la quantité de rebonds, avec une répétabilité et une précision quasi impossible à atteindre manuellement. Les résultats fournis par ces essais ont permis d'étoffer les analyses précédentes portant sur l'impact des différents paramètres de projection sur le phénomène de rebond ainsi que de confirmer la pertinence de maintenir une orientation normale du jet de matériaux par rapport à la surface de projection afin de minimiser les pertes liées au rebond. La seconde étape de ce projet a consisté à réaliser de façon automatique un essai de certification de lancier normalisé à l'aide du bras robotisé. Pour cela, les efficacités de différentes stratégies de projection ont été explorées dans le but de remplir au mieux un panneau de certification contenant des barres d'armature. Une trajectoire spécifique a permis de valider l'essai en réalisant automatiquement un panneau où l'intégralité des barres d'armatures était correctement enrobée. Enfin, la fabrication autonome d'une pièce bétonnée à géométrie complexe a été menée à bien au cours d'un projet preuve de concept multidisciplinaire. Cette réalisation a permis de mettre en pratique de façon concrète les connaissances acquises lors des essais précédents, de prouver le potentiel de fabrication innovante de la technologie de béton projeté et enfin, d'amorcer les réflexions portant sur les étapes nécessaires à l'amélioration de l'automatisation du système. Le fruit de ces réflexions a mené à la conception préliminaire d'un outil de vision numérique ainsi qu'à une proposition du fonctionnement global du système et de l'organisation de ces différents modules.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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
Publié2022
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