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Enregistrement W2069451462 · doi:10.1115/imece2007-41712

Impedance Shaping for Improved Feel in Hydraulic Systems

2007· article· en· W2069451462 sur OpenAlexfundno aff
Matthew E. Kontz, Myriam C. Herrera, James D. Huggins, Wayne J. Book

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaGeorgia Institute of Technology
Mots-clésHaptic technologyComputer scienceExcavatorHuman interface deviceInterface (matter)Merge (version control)Impedance controlHuman–computer interactionSimulationEngineeringRobotMechanical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applying haptic control to mobile hydraulic equipment presents a practical yet challenging application. One criticism of newer electro-hydraulic system is a lack of “feel.” To a haptics researcher this sounds like a call for haptic feedback in the human-machine interface. However, for an operator the “feel” of the system likely has more to do with how the actual system responds to forces or higher work port pressures. At some point, the high pressures slow down the system or naturally redirect flow to lower pressure circuits in a hydro-mechanical system. How this is done plays a large part in the “feel” of the system. In this paper, a paradigm is presented that tries to merge these two concepts of “feel.” Instead of trying to make the system transparent, the goal is to make the system react to forces acting on the system then use haptic feedback to help alert the operator to these forces. This is done by shaping this impedance so that the system provides a response or “feel” that is closer to a typical excavator. A haptic interface is used to enhance the haptic feel. Performance is evaluated using data from human-in-the-loop testing.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · 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
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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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