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Enregistrement W7132241180

Manufacturing of composite helicopter tailboom using automated fiber placement

2014· article· en· W7132241180 sur OpenAlexvenueno aff
Jihua Chen, Marc-André Octeau, Steven Roy, Ali Yousefpour, Richard Gingras, Pete Beaulieu, Kevin Morris

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDowntimeFiberProcess (computing)CompactionManufacturing processAutomationTrack (disk drive)Composite number
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper briefly summarizes the manufacturing process of a composites helicopter tailboom prototype, with the focus on improving quality and productivity as well as reducing manufacturing cost. The ultimate goal of the project is to develop a stable and reliable automated fiber placement process for mass production of the composite tailboom. For this purpose, different fiber path generation scenarios were first explored in the early stage of the project. Information such as fiber angle deviations, gaps and overlaps were collected. Feedback was provided to the designers to further improve the tailboom design. Second, since fiber placement process is influenced by different variables, including layup speed, compaction force, heater temperature, humidity level, etc., the interactions of different process parameters were investigated. The optimum layup speed was identified under different conditions. Third, to achieve the quality requirements, methodologies were developed to reduce machine downtime and to track and repair manufacturing defects. As a result of the project, a one-piece, fiber placed composites tailboom was successfully manufactured.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,560

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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'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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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