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Enregistrement W2057895483 · doi:10.1115/1.2167653

The Design of a Chain of Spherical Stephenson Mechanisms for a Gearless Robotic Pitch-Roll Wrist

2005· article· en· W2057895483 sur OpenAlexaff
S. Hernández, Shaoping Bai, Jorge Angeles

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Design · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacklashBevel gearMechanism (biology)Gear trainEngineeringKinematicsVibrationStiffnessSpiral bevel gearBevelMechanical engineeringComputer scienceStructural engineeringAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although bevel-gear robotic wrists are widely used in industrial manipulators due to their simple kinematics and low manufacturing cost, their gear trains function under rolling and sliding, the latter bringing about noise and vibration. Sliding is inherent to the straight teeth of the bevel gears of these trains. Moreover, unavoidable backlash introduces unmodeled dynamics, which mars robot performance. To alleviate these drawbacks, a gearless pitch-roll wrist is currently under development for low backlash and high stiffness. The wrist consists of spherical cam-rollers and spherical Stephenson linkages, besides two roller-carrying disks that drive a combination of cams and Stephenson mechanisms, the whole system rotating as a differential mechanism. The paper focuses on the design of the chain of spherical Stephenson mechanisms. The problem of the dimensional synthesis is addressed, and interference avoidance is discussed. An embodiment of the concept is also included.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations20
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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