Exploitation des études de capabilité dans le calcul statistique des tolérances géométriques de localisation
Bibliographic record
Abstract
L’article propose une méthodologie pour exploiter les mesures de capabilité des procédés de fabrication dans le calcul des tolérances de localisation d’un ensemble d’éléments géométriques selon les standards ISO 1101 et ASME Y14.5 avec une approche statistique. Le nombre d’éléments géométriques étudiés, les erreurs systématique et aléatoire du procédé de fabrication seront retenues et incluses dans l’approche. Un modèle mathématique explicite est développé dans le but d’identifier les fonctions de distribution statistique pour différents types de tolérances de localisation. À partir de ces distributions, nous présentons une méthodologie servant à estimer les valeurs des tolérances qui permettent de rencontrer un seuil de conformité prétabli, et vice versa. L’article présente également une série d’abaques permettant un usage industriel simple et commode. Plusieurs exemples de calculs sont illustrés et un cas d’étude y est présenté.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".