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Enregistrement W1544498952 · doi:10.5772/21578

Wire Robot Suspension Systems for Wind Tunnels

2011· book-chapter· en· W1544498952 sur OpenAlexfundno aff
Christian Sturm, Wildan Lalo, Tobias Bruckm

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität Duisburg-EssenCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésSuspension (topology)Wind tunnelMarine engineeringRobotComputer scienceAerospace engineeringEngineeringGeologyEnvironmental scienceArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past decade, the main focus in ship hydrodynamic simulation was the computation of the viscous flow around a ship at constant speed and parallel inflow to the ship longitudinal axis. Meanwhile, the numerical methods developed by extensive research allow to simulate the viscous flow around a maneuvering vessel. Having these methods at hand, experimental data are required for the validation of the applied simulation models. These data can be obtained e.g. by wind tunnel experiments. Here, particularly the velocity distribution around the body and forces of the flow during a predefined motion are of interest. The motion of the ship model can be realized by a superposition of longitudinal motion simulated through the inflow in the wind tunnel and a transverse or rotational motion of the ship realized by a suspension mechanism. Mechanisms for guiding a ship model along a predefined trajectory are known e.g. from towing tank applications. However, the design criteria for these mechanisms are totally different from a wind tunnel suspension system. In the towing tank, the weight of the studied vessel is compensated by the buoyancy force. On the other hand, the required forces to move the model along a trajectory are much higher due to the higher density and mass of the water in comparison with air. In the wind tunnel application, the mass of the model leads to gravity and inertia forces which have to be compensated by the suspension system. This chapter describes the development of a suspension system based on wire robot technology. Wire robots use wires for the suspension of their end effectors. In this application, this is very advantageous since wires have a relatively small aerodynamical footprint and allow for high loads. The system described within this chapter is installed at the Technical University Hamburg-Harburg, where ship models must be moved on defined trajectories within the wind tunnel, as described above (Sturm & Schramm, 2010). The application requires the motion of heavyweight payloads up to 100kg with a frequency of up to 0.5Hz for the translational degrees-of-freedom and up to 2.5Hz for the rotational degrees-of-freedom. Within this chapter, at first a short historical review of the very active wire robot research within the last years is given in section 2. Afterwards, an appropriate design of the wire robot system is discussed in section 3. Due to the adaptability of the wire robot concept, different geometries are possible. Based upon the mechatronic development process according to VDI (2004), two designs are investigated in section 3. Therefore, virtual prototypes using mathematical models and numerical simulation are developed in sections 3.1 and 3.2. Based on the simulation results, the two designs are compared in section 3.3. Using numerical 2

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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