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Enregistrement W1971539151 · doi:10.1115/1.2829891

Topological and Geometrical Synthesis of Three-Degree-of-Freedom Fully Parallel Manipulators by Instantaneous Kinematics

2008· article· en· W1971539151 sur OpenAlexaff
Xiaoyu Wang, Luc Baron, Guy Cloutier

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Design · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsTopology (electrical circuits)Degrees of freedom (physics and chemistry)Network topologyTangentTranslation (biology)Base (topology)Set (abstract data type)MathematicsParallel manipulatorTangent spaceDisplacement (psychology)Computer scienceControl theory (sociology)Mathematical analysisGeometryArtificial intelligenceClassical mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new synthesis procedure of fully parallel manipulators (PMs) of three degrees of freedom (DOFs) that could be implemented in a computer-aided synthesis process. Possible designs of PMs are represented by a set of unit joint twists at an initial configuration, called here topological and geometric parameters (TGPs). This makes it possible to represent PMs of all topologies and geometries in an easy and consistent way. The kinematic bond between the end effector (EE) and the base is then formulated as a set of equations involving TGPs, actuated-joint variables, and non-actuated-joint variables (passive joints). To achieve the required type of EE motion, possible topologies are first derived from tangent space analysis, and then the feasible topologies are retained by further displacement analysis. The geometries are determined such that the set of equations should be isoconstrained when passive-joint variables are taken as unknowns. The synthesis procedure of 3DOF PMs is illustrated with three numerical examples: one producing a new architecture of one translation and two rotations, while the other two producing existing architectures of translational PMs.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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