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Enregistrement W2040967839 · doi:10.1115/1.4004677

A New Method for Dynamic Modeling of Flexible-Link Flexible-Joint Manipulators

2011· article· en· W2040967839 sur OpenAlexaff
M. Vakil, Reza Fotouhi, P.N. Nikiforuk

Notice bibliographique

RevueJournal of vibration and acoustics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLagrange multiplierJacobian matrix and determinantConstraint (computer-aided design)Control theory (sociology)MathematicsConstraint algorithmGeneralized coordinatesMass matrixMoment of inertiaMoment (physics)Mathematical analysisApplied mathematicsComputer scienceMathematical optimizationClassical mechanicsGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, by combining the assumed mode shape method and the Lagrange’s equations, a new and efficient method is introduced to obtain a closed-form finite dimensional dynamic model for planar Flexible-link Flexible-joint Manipulators (FFs). To derive the dynamic model, this new method separates (disassembles) a FF into two subsystems. The first subsystem is the counterpart of the FF but without joints’ flexibilities and rotors’ mass moment of inertias; this subsystem is referred to as a Flexible-link Rigid-joint manipulator (FR). The second subsystem has the joints’ flexibilities and rotors’ mass moment of inertias, which are excluded from the FR; this subsystem is called Flexible-Inertia entities (FI). While the method proposed here employs the Lagrange’s equations, it neither requires the derivation of the lengthy Lagrangian function nor its complex derivative calculations. This new method only requires the Lagrangain function evaluation and its derivative calculations for a Single Flexible link manipulator on a Moving base (SFM). By using the dynamic model of a SFM and the Lagrange multipliers, the dynamic model of the FR is first obtained in terms of the dependent generalized coordinates. This dynamic model is then projected into the tangent space of the constraint manifold by the use of the natural orthogonal complement of the Jacobian constraint matrix. Therefore, the dynamic model of the FR is obtained in terms of the independent generalized coordinates and without the Lagrange multipliers. Finally, the joints’ flexibilities and rotors’ mass moment of inertias, which are included in the FI, are added to the dynamic model of the FR and a closed-form dynamic model for the FF is derived. To verify this new method, the results of simulation examples, which are obtained from the proposed method, are compared with those of a full-nonlinear finite element analysis, where the comparisons indicate sound agreement

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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