OPTIMISATION D’UN PROJET D’ÉTUDE DE FABRICATION PAR LA VARIATION DES TOLÉRANCES ET L’ISO CAPABILITÉS MACHINES
Bibliographic record
Abstract
En travail de série, une opération d’usinage conduit à la création d’une ou plusieurs cotes fabriquées. Le coût d’usinage de ces opérations dépend principalement des intervalles de tolérances à assurer et de la machine-outil à utiliser. En effet, le coût horaire d’une machine augmente considérablement avec la diminution des intervalles de tolérances à réaliser. On est donc amené, à sélectionner la machine ayant un indice de capabilité jugé optimal, permettant de satisfaire la précision demandée. L’étude développée consiste à optimiser un projet d’étude de fabrication à travers : a) L’analyse en uni-direction et pour toutes les cotes fabriquées d’une même pièce, du taux de changement moyen entre les intervalles de tolérances des cotes fonctionnelles, et les intervalles de tolérances des cotes fabriquées et ce, pour plusieurs avants-projets proposés. Le but étant de sélectionner l’avant projet ayant le taux de changement le plus faible, sachant que chaque changement d’intervalle de tolérance engendre automatiquement une augmentation du coût de l’usinage. b) Le choix judicieux des machines utiles pour l’avant-projet sélectionné, en tenant compte de l’ISO capabilité de chaque machine disponible.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".