MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1589145532 · doi:10.5194/ms-6-95-2015

Modeling and control of piezoelectric inertia–friction actuators: review and future research directions

2015· article· en· W1589145532 sur OpenAlexafffund
Yawen Liu, Junda Li, Xinglong Hu, Zhigang Zhang, Long Cheng, Yingzi Lin, Wenjun Zhang

Notice bibliographique

RevueMechanical sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Scholarship CouncilEast China University of Science and TechnologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInertiaPiezoelectricityActuatorControl (management)EngineeringComputer scienceArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper provides a comprehensive review of the literature regarding the modeling and control of piezoelectric inertia–friction actuators (PIFAs). Examples of PIFAs are impact drive mechanisms (IDMs) and friction-driving actuators (FDAs). In this paper, the critical challenges are first identified in modeling and control of PIFAs. Second, a general architecture of PIFAs is proposed to facilitate the analysis and classification of the literature regarding modeling and control of PIFAs. This general architecture covers all types of PIFAs (e.g., FDAs, IDMs) and thus serves as a general conceptual model of PIFAs. There is an additional benefit with this general architecture of PIFAs, namely that it is conducive to innovation in PIFAs, as new specific PIFAs may be designed in order to tailor to a specific application (for example, both FDAs and IDMs are viewed as specific PIFAs). Finally, the paper presents future directions in modeling and control for further improvement of the performance of PIFAs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations76
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMechanical sciencesMême sujetPiezoelectric Actuators and ControlTravaux en français237 207