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Record W7017462496

Automatisation du procédé de béton projeté - Robotisation et optimisation

2022· other· fr· W7017462496 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicPreterm Birth and Chorioamnionitis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsProjection (relational algebra)Naturally aspirated engineLinea
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le domaine du génie civil subit en ce moment une transition technologique dans laquelle l'utilisation d'outils numérique et robotique permet l'amélioration des performances et l'optimisation de nombreux procédés. Le béton projeté ne fait pas exception à cette modernisation et c'est pourquoi il semble pertinent d'aller plus loin dans l'automatisation de ce procédé. Fort de ses connaissances en matière de béton projeté, le Laboratoire de béton projeté du CRIB de l'Université Laval a décidé de lancer la conception d'une technologie de béton projeté automatisé. Ce projet permettra d'aller plus loin dans la compréhension des phénomènes à l'œuvre lors de la projection de béton et aussi de développer une méthode innovante de fabrication de béton automatisée. La présente étude s'inscrit dans la continuité du développement d'une technologie de béton projeté réalisée à l'aide d'un bras robotisé et s'intéresse plus particulièrement à l'analyse des différentes stratégies de projection ainsi qu'à leur impact sur les phénomènes de rebond et la performance de mise en place. De plus, la réalisation d'une pièce bétonnée complexe à l'aide du système robotisé ainsi que la conception d'un module de vision numérique prototype a permis d'aller plus loin dans la conception et le développement de l'automatisation globale du système. Tout d'abord, l'utilisation du bras robotisé a permis de réaliser des campagnes d'essais visant à évaluer l'influence de l'angle de projection sur la quantité de rebonds, avec une répétabilité et une précision quasi impossible à atteindre manuellement. Les résultats fournis par ces essais ont permis d'étoffer les analyses précédentes portant sur l'impact des différents paramètres de projection sur le phénomène de rebond ainsi que de confirmer la pertinence de maintenir une orientation normale du jet de matériaux par rapport à la surface de projection afin de minimiser les pertes liées au rebond. La seconde étape de ce projet a consisté à réaliser de façon automatique un essai de certification de lancier normalisé à l'aide du bras robotisé. Pour cela, les efficacités de différentes stratégies de projection ont été explorées dans le but de remplir au mieux un panneau de certification contenant des barres d'armature. Une trajectoire spécifique a permis de valider l'essai en réalisant automatiquement un panneau où l'intégralité des barres d'armatures était correctement enrobée. Enfin, la fabrication autonome d'une pièce bétonnée à géométrie complexe a été menée à bien au cours d'un projet preuve de concept multidisciplinaire. Cette réalisation a permis de mettre en pratique de façon concrète les connaissances acquises lors des essais précédents, de prouver le potentiel de fabrication innovante de la technologie de béton projeté et enfin, d'amorcer les réflexions portant sur les étapes nécessaires à l'amélioration de l'automatisation du système. Le fruit de ces réflexions a mené à la conception préliminaire d'un outil de vision numérique ainsi qu'à une proposition du fonctionnement global du système et de l'organisation de ces différents modules.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.033

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.003

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.198
Teacher spread0.190 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2022
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