Dynamic Balancing of Two-DOF Parallel Mechanisms Using a Counter-Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic balancing generally involves the static balancing of a mechanism using countermasses followed by the dynamic balancing of the inertia using counter-rotations. This approach requires that the statically balanced mechanism have a constant inertia for any configuration. Two of the main drawbacks of dynamic balancing are a significant increase in mass and actuation inertia. In this paper, static balancing strategies are optimized regarding the addition of mass and actuation inertia using Lagrange multipliers. The results are optimal mass-inertia curves which are akin to Pareto curves. Optimal static balancing rules are obtained and a comparison of balancing strategies shows that relaxing the constant inertia constraint may significantly reduce the total mass and actuation inertia. Then, a counter-mechanism is introduced in order to dynamically balance a mechanism with variable inertia. The conditions for which the counter-mechanism matches the inertia of the main mechanism for any configuration are derived. The significant influence of the radius of gyration of the counter-inertias on the optimal mass-inertia curves is revealed. Additionally, the advantages of counter-mechanisms over counter-rotations are demonstrated. Finally, examples of dynamically balanced mechanisms and a prototype are presented in order to illustrate the concepts.
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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) | 0,001 | 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 ».