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Enregistrement W2097166318 · doi:10.1155/2014/358727

Workspace Classification and Quantification Calculations of Cable-Driven Parallel Robots

2014· article· en· W2097166318 sur OpenAlexfundno aff
Q. J. Duan, Xuechao Duan

Notice bibliographique

RevueAdvances in Mechanical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesUniversität RostockUniversität Duisburg-EssenUniversity of WaterlooNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of DelawareNational Science Foundation
Mots-clésWorkspaceWrenchRobotComputer scienceParallel manipulatorProperty (philosophy)Closure (psychology)SimulationControl theory (sociology)Control engineeringTopology (electrical circuits)EngineeringArtificial intelligenceMechanical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large workspace is one of the promising advantages possessed by the cable-driven parallel robots (CDPR) over the conventional rigid-link robots. This paper focuses on the dynamic analysis and workspace classification based on the general motion equation of cable robot and the unilateral property of cables. The combinations of different types of two conditions lead to several different types of workspace, including static equilibrium workspace, wrench closure workspace, wrench feasible workspace, dynamic workspace, and collision-free workspace. A qualitative comparison of different types of workspaces is performed. The simulation results verify the relationship between the several types of workspaces.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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