Optimal Kinematic Calibration of Parallel Manipulators With Pseudoerror Theory and Cooperative Coevolutionary Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accuracy is one of the most crucial factors which affects the profound laboratory research and extensive industrial application of parallel robotic manipulators. Kinematic calibration is a necessary approach to make the nominal value approximately equivalent to the actual value for the pose of end-effector under different input of actuation variables. Since the error source of parallel manipulator is strong coupling, highly nonlinear, and uncontrollable, the pseudoerror theory is proposed by considering multiple errors, including manufacturing and assembly error, thermal error, and nonlinear stiffness error, as a single hypothetical error source, which only causes the deflection of joint variables. A novel cooperative coevolutionary neural network (CCNN) is designed to establish the complex nonlinear relationship between joint variables and the related deviation with respect to the measured pose of the end-effector. With CCNN, the pseudoerror in arbitrary joint configuration can be obtained, and thus, the control parameters can be adjusted accordingly. The results are validated through the case studies about a parallelogram-based 3-DOF parallel manipulator and a parallel robotic machine tool. This approach is generic and feasible for all types of robotic system.
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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 découle