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Enregistrement W1548881398 · doi:10.5772/7326

Design, Development, Dynamic Analysis, and Control of a Pipe Crawling Robot

2010· book-chapter· en· W1548881398 sur OpenAlexaff
H. Amir, Mehran Mehrandezh, Homayoun Najjaran, Raman Paranjape

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMains electricityEngineeringRobotReliability engineeringForensic engineeringComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Well functioning water networks are essential to the sustainability of a community. Large transmission and distribution water mains are often the most sensitive components of these networks since their failure can be catastrophic. Furthermore, due to the high cost of these pipes, the system does not usually provide redundancy to enable decommission for maintenance and rehabilitation. Hence, failure of suchwater mains often carries severe consequences including loss of service, severe damages and water contamination. Aging water mains often suffer from corrosion, tuberculation or excessive leakage. These problems can affect water quality and decrease hydraulic capacity of the mains contributing to water loss. In some cases, the main may be structurally weak and prone to breakage. Prevention and/or early detection of such catastrophic failures need a comprehensive assessment of pipe condition. A proactive inspection approach is critical to the condition assessment as well as cost-effective repair and renewal of water mains. Regular cyclic inspections can provide information on the physical conditions of the pipes and on the rates of material deterioration. Nondestructive/non-intrusive technologies for evaluating pipe condition are essential tools for the early detection. However, more research is required to adapt existing technologies to the unique circumstances of large water mains that cannot be taken off service. In this context, a robotic pipe crawler as an example of underwater robotic vehicles is designed to carry pipe inspection instruments including Nondestructive Testing (NDT) sensors used for inspection of in-service water mains of different materials. The robot can also provide real-time visual information about the interior surface of the pipe. The visual information and NDT data are synergistically used to make a more reliable decision about the condition of the pipe. The on-board sensors would serve two purposes, namely (1) provide information for navigation and control of the robot, and (2) collect inspection data that can be post-processed. The proposed system has the following features:

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,199 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

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

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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