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Enregistrement W2105341868 · doi:10.1017/s0263574708004396

Wrench capabilities of planar parallel manipulators. Part II: Redundancy and wrench workspace analysis

2008· article· en· W2105341868 sur OpenAlexafffund
Flavio Firmani, Alp Zibil, Scott Nokleby, Ron P. Podhorodeski

Notice bibliographique

RevueRobotica · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensOntario Tech UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWrenchWorkspaceRedundancy (engineering)PolytopeIsotropyPlanarTorqueComputer scienceHexapodSerial manipulatorControl theory (sociology)MathematicsParallel manipulatorGeometryEngineeringMechanical engineeringRobotControl (management)PhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY This part of the paper investigates the wrench capabilities of redundantly actuated planar parallel manipulators (PPMs). The wrench capabilities of PPMs are determined by mapping a hypercube from the torque space into a polytope in the wrench space. For redundant PPMs, one actuator output capability constrains the wrench space with a smaller polytope that is contained inside the overall polytope. Performance indices are derived from six study cases. These indices are employed to analyze the wrench workspace for constant orientation of the mobile platform of the non-redundant 3- R RR PPM, and actuation redundant 4- R RR and 3- RR R PPMs, where the underline indicates the actuated joints. A comparison of the results shows that both of the redundantly-actuated PPMs give better wrench capabilities than the non-redundant PPM. However, it is shown that scaled for the operational cost (wrench capabilities divided by total actuation output) the non-redundant 3- R RR PPM provides the highest maximum reachable force, the 3- RR R PPM produces the highest isotropic force, and the 4- R RR yields the highest reachable moment.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations20
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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