Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY This paper discusses analytical and deterministic models for a plane curve with minimum deformation that may be utilized in planning the motion of elastic linear objects and investigating the inverse kinematics of a hyper-redundant robot. It usually requires intensive computation to determine the configuration of elastic linear objects. In addition, conventional optimization-based numerical techniques that identify the shape of elastic linear objects in equilibrium involve non-deterministic aspects. Several analytical models that produce the configuration of elastic linear objects in an efficient and deterministic manner are presented in this paper. To develop the analytical expressions for elastic linear objects, we consider a cantilever beam where the deflections are determined according to the Euler–Bernoulli beam theory. The deflections of the cantilever beam are determined for prescribed constraints imposed on the deflections at the free end to replicate various elastic linear objects. Deflections of a cantilever beam with roller supports are explored to replicate elastic linear objects in contact with rigid objects. We verify the analytical models by comparing them with exact beam deflections. The analytical model is precisely accurate for beams with small deflections as it is developed on the basis of the Euler–Bernoulli beam theory. Although it is applied to beams undergoing large deflections, it is still reasonably accurate and at least as precise as the conventional pseudo-rigid-body model. The computational demand involved in using the analytical models is negligible. Therefore, efficient motion planning for elastic linear objects can be realized when the proposed analytical models are combined with conventional motion planning algorithms. We also demonstrate that the analytical model solves the inverse kinematics problem in an efficient and robust manner through numerical simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».