Bond Graph Modeling and Simulating of 3 RPR Planar Parallel Manipulator
Notice bibliographique
Résumé
A 3-RPR planar parallel robot is a kind of planar mechanisms, which can work at high speed, with high accuracy and high rigidity. In this paper, a multi-body bond graph system will be built for the 3-RPR planar parallel manipulator (PPM), along with 3 PID controllers which give commands to 3 DC motors respectively. The advantage of bond graphs is that they can integrate different types of dynamics systems, the manipulator, the control and the motor can be modelled and simulated altogether in the same process. Bond graph will be established for each rigid body with body-fixed coordinate’s reference frames, which are connected with parasitic elements (damping and compliance) to each other. The PID set-point signals are generated by the explicit inverse kinematic equations. The 3 prismatic lengths constitute the measured feedback signals. In order to make the end-effector reach the ideal position with target orientation, the three links should reach the target lengths simultaneously. In this study, the dynamics simulation of 3-RPR PPM is conducted after building the bond graph system. As the 3 motors are working simultaneously and independently, the end-effector will arrive to the expected position. Finally, the bond graph and control system are validated with the compiled results and 3D animation. Force plot and torque plot will be generated as dynamics performance. Moreover, kinematics of manipulators are also calculated using bond graph. Eventually, bond graphs are shown to be effective in solving not only dynamic but also kinematic problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».