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Enregistrement W2067757187 · doi:10.1002/rob.20425

A portable, multiprocess, track‐based robot for in situ work on hydropower equipment

2011· article· en· W2067757187 sur OpenAlexaff
Bruce Hazel, Jean Côté, Y. Laroche, P. Mongenot

Notice bibliographique

RevueJournal of Field Robotics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotFlexibility (engineering)EngineeringProcess (computing)KinematicsSimulationController (irrigation)Work (physics)TrajectoryControl engineeringMechanical engineeringComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the hydropower industry, in situ maintenance work of turbine runners to address issues such as cavitation damage and cracking is mainly performed manually. Alternatively, the entire turbine requires disassembly and is repaired off site at greater cost. This paper presents the development and fundamentals of robotic technology designed to perform work in situ on hydroelectric equipment. A second paper surveys field implementations carried out with the technology over the past 15 years. A new portable manipulator was designed with unique track‐based kinematics well suited to accessing turbine blades in a confined space. The robot is driven by position‐controlled stepper motors but relies on a hybrid force/position controller to perform processes in contact with the work piece, such as grinding. A major obstacle for robotic repair is excessive programming time. As most work is done on curved surfaces, the robot relies on a model of curvilinear space for trajectory generation. The robot is coupled to an accurate measurement system to scan surface topography in three dimensions. It has been equipped to perform several processes, such as welding and grinding, to facilitate the manufacture and maintenance of hydropower equipment. Despite the robot's inaccuracy and flexibility, surface profiles may be reconstructed with great accuracy through the use of a controlled metal removal rate strategy that relies on an innovative dynamic model of the grinding process. © 2011 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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