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Enregistrement W7103568522

Distributed & conceptual CAD (DC-CAD) : a new software solution for product design

2008· dissertation· en· W7103568522 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2008
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSketchCADConceptual designComputer Aided DesignSoftwareProduct designMerge (version control)Product (mathematics)Software design
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many computer aided design (CAD) software packages focus on detailed design and not on early stage, conceptual design.The ability to conceptualize and sketch early versions of a product solution is currently limited to paper and pencil or to inadequate computeraided industrial design programs (CAID) that focus mainly on surface design, not product design.Working on a design as a group also poses problems since the team can be geographically distributed.In an attempt to address the current inadequacies of CAD systems for distributed conceptual design, my thesis proposes a vision for a new CAD program, DC-CAD.This vision anticipates network-orientated conceptual design, and encompasses capabilities for multiple users to collaborate simultaneously on design, compare & evaluate concept sketches, comment on designs and merge changes from other designers, transfer data to detailed design CAD programs, and record concept changes over time.MIT's Product Engineering Class (2.009) was used as the basis for conceiving the software system.By analyzing design challenges that arose during the course, new software features are suggested to mitigate such problems.The end result is a clear vision for a new program, DC-CAD, and a storyboard example of how it could be used in a futuristic 2.009 setting.The thesis closes with recommendations on how to pursue the implementation and realization of such a CAD system.

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 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,281
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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