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Enregistrement W1955104206 · doi:10.1109/robot.1990.125983

Robotic grinding force regulation: design, implementation and benefits

2002· article· en· W1955104206 sur OpenAlexaff
L. Liu, B. J. Ulrich, M.A. Elbestawi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrindingPulverizerRobotStiffnessControl theory (sociology)Controller (irrigation)PID controllerComputer scienceTracking (education)Robot end effectorControl engineeringSimulationEngineeringMechanical engineeringArtificial intelligenceControl (management)Structural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design and implementation of force control for robotic rigid disk grinding are described. Experiments were conducted using a PUMA 762/VAL II industrial robot equipped with a 4-hp pneumatic grinder and a JR/sup 3/ force sensor. An external, 386-based host microcomputer, communicating with VAL II online, performs the force control algorithm calculations. The robotic grinding force model used was an experimentally verified analytic model. It was found that the grinding forces are very sensitive to the robot arm stiffness. Also, the end-effector path tracking errors, caused by the limited accuracy of the PUMA robot, significantly affect the grinding forces. The experimental results show, however, that a finely tuned PID force-feedback controller is able to maintain the grinding forces at a specified value. It can effectively compensate for force errors caused by both step force disturbances and robot path-tracking errors. The benefits of such force control are demonstrated by improved profiles of finished workpieces.>

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,214 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations41
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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