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Enregistrement W7116116849 · doi:10.11159/jffhmt.2025.047

Optimization of Additive Manufacturing Processes for Vehicle License Plates via Discrete Event Simulation and Cost Analysis

2025· article· W7116116849 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Flow Heat and Mass Transfer · 2025
Typearticle
Langue
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvent (particle physics)Cost analysisMinificationDiscrete event simulationProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The general purpose of this research was to develop a proposal for manufacturing vehicle license plates in Tegucigalpa, Francisco Morazn, using recycled PETG plastic filament in 3D printing through the use of industrial systems simulation.Part of the objectives was to identify critical stages of the process, for which the initial design of the plates was developed in SolidWorks and subsequently evaluated and adjusted using 3D printers like the Bambu Lab A1, identifying that the appropriate thickness should be at least 4 mm to ensure structural quality and proper layer adhesion and that the average printing time of part A would be 3 hours and 40 minutes, revealing that this factor would be the biggest obstacle to implementing this proposal.Through cost engineering, the economic benefits of manufacturing with recycled PETG were analyzed, demonstrating that this methodology reduces costs while promoting a sustainable and efficient additive manufacturing model.The analysis revealed that the proposed method yields a cost of L.90.53 per plate (this price is based on material cost), this cost being below the current cost of traditional plates which starting price is L.500 for two plates (this price includes all operational costs).The identification of critical stages in the process, supported by simulations, provided valuable insights for future large-scale implementations, offering an economically and environmentally responsible solution to the shortage of vehicle license plates in the country

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,321 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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Résumé présentoui

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