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Enregistrement W1501794580 · doi:10.5772/4639

Rapid Prototyping for Robotics

2005· book-chapter· en· W1501794580 sur OpenAlexfundno aff
Imme Ebert‐Uphoff, Mark Clement, William I. F. David, Thierry Laliberté

Notice bibliographique

RevuePro Literatur Verlag, Germany eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRapid prototypingFused deposition modelingContext (archaeology)StereolithographyProcess (computing)Computer scienceEngineeringEngineering drawing3D printingSystems engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid prototyping framework presented in this chapter provides fast, simple and inexpensivemethods for the design and fabrication of prototypes of robotic mechanisms.As evidenced by the examples presented above, the prototypes can be of great help togain more insight into the functionality of the mechanisms, as well as to convey theconcepts to others, especially to non-technical people. Furthermore, physical prototypescan be used to validate geometric and kinematic properties such as mechanicalinterferences, transmission characteristics, singularities and workspace. Actuated prototypes have also been successfully built and controlled. Actuated mechanisms can be used in lightweight applications or for demonstration purposes. The main limitation in such cases is the compliance and limited strength of the plasticparts, which limits the forces and torques that can be produced. Finally, several comprehensive examples have been given to illustrate how the rapidprototyping framework presented here can be used throughout the design process. Two robotic hands and a SLA machine model demonstrate a wide variety of link and jointfabrication methods, as well as the possibility of embedding sensors and actuators directlyinto mechanisms. In these examples, rapid prototyping has been used to demonstrate,validate, experimentally test (including destructive tests), modify, redesign and,in one case, support the machining of a metal prototype. 43

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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