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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,035
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