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Enregistrement W7132942243

Modular architecture design of reconfigurable machine tools for agile manufacturing

2006· dissertation· W7132942243 sur OpenAlexfundno aff
Zhengyi Xu

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2006
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueFlexible and Reconfigurable Manufacturing Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMachine toolModular designComponent (thermodynamics)Agile software developmentIdentification (biology)MachiningSelection (genetic algorithm)Agile manufacturing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In industry, agile manufacturing is gaining more and more attention. To support agile manufacturing, reconfigurable machine tool has been introduced, which can be reconfigured to satisfy different machining requirements. In the early stage of reconfigurable machine tool design, machine tool architecture design is an important issue. Due to the lack of information in the early design stage, it is difficult to generate and select feasible machine tool architecture solutions. In light of this challenge, the purpose of this thesis is to develop a systematic modular architecture design methodology for reconfigurable machine tools. For illustration and validation, the methodology has been applied to an illustrative design problem. The results demonstrate the applicability and validity of the proposed methodology. The design methodology proposed in this thesis consists of three stages: module identification, module selection, and module layout synthesis. Module identification is to collect module components (building blocks) for the reconfigurable machine tool to be designed. In particular, the module identification stage involves two steps: decomposition of the existing machine tools into module components and establishment of a module component library as the selection space for the module selection stage. Module selection is to evaluate the selected module components and select an optimal set of module components for the reconfigurable machine tool design. The module selection stage involves two steps: determination of the functional requirements required to manufacture a target part family and selection of module components from the module component library. Module layout synthesis is to generate reconfigurable machine tool architecture solutions (which are represented by module layouts) and select the desired architecture solutions according to a set of criteria. The module layout synthesis stage involves two steps: module layout generation and module layout selection. In module layout generation, the methods for generalized layout enumeration, generalized layout enumeration are presented. In module layout selection, reconfigurability, structural stiffness, and error sensitivity are treated as three module evaluation criteria and selection is performed based on the indices of those criteria.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,269
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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