Automated Identification of a Mechatronic System Model Using Genetic Programming and Bond Graphs
Notice bibliographique
Résumé
Modeling, identification (experimental modeling), and design of dynamic systems and the associated problem of controller design are common problems in the field of mechatronics. A typical mechatronic problem entails finding the best topology as well as parameter values of the desired solution. In view of dynamic interactions in a mechatronic system, which involves more than one domain, it is desirable to use concurrent and integrated methodology in the solution. The powerful search ability of genetic programming (GP) along with the domain independence and the open architecture of bond graph (BG) modeling can be integrated to develop an evolutionary mechatronic tool for identification of a complex mechatronic system. This paper extends this integrated approach to nonlinear mechatronic problems and develops a software tool for this purpose. It is illustrated how the developed technique and the corresponding software tool can be used in the automated synthesis and identification of a nonlinear mechatronic system. The performance of the software tool is validated by applying it to a nonlinear electrohydraulic manipulator, which falls into the class of multidomain systems. The results obtained from the application are quite encouraging, and form a rationale for the extension of the tool for concurrent and optimal design of mechatronic systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».