Experimental comparison of five friction models on the same test-bed of the micro stick-slip motion system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The micro stick-slip motion systems, such as piezoelectric stick-slip actuators (PE-SSAs), can provide high resolution motions yet with a long motion range. In these systems, friction force plays an active role. Although numerous friction models have been developed for the control of micro motion systems, behaviors of these models in micro stick-slip motion systems are not well understood. This study (1) gives a survey of the basic friction models and (2) tests and compares 5 friction models in the literature, including Coulomb friction model, Stribeck friction model, Dahl model, LuGre model, and the elastoplastic friction model on the same test-bed (i.e. the PE-SSA system). The experiments and simulations were done and the reasons for the difference in the performance of these models were investigated. The study concluded that for the micro stick-slip motion system, (1) Stribeck model, Dahl model and LuGre model all work, but LuGre model has the best accuracy and (2) Coulomb friction model and the elastoplastic model does not work. The study provides contributions to motion control systems with friction, especially for micro stick-slip or step motion systems as well as general micro-motion systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».