Kinematic Optimization of a Robotic Joint With Continuously Variable Transmission Ratio
Notice bibliographique
Résumé
The range of possible tasks achievable by robots highly depends on the selection of motors and transmissions. For example, variable ratio transmissions surpass single ratio transmissions because they can modify the torque-speed parameters of the actuator and, therefore, maintain the optimal power output state from the motor. Consequently, the use of variable ratio transmissions may expand a robot’s achievable tasks. A robotic joint with continuously variable transmission ratio is presented in this paper. This new type of transmission joint may be used in serial or parallel robots. The transmission consists of a doubly actuated two-degree-of-freedom five-bar parallel mechanism. The main actuator is located at the input revolute joint. The variation of the ratio is achieved with the adjustment actuator located at a second revolute joint. Such a transmission, based on a linkage, may have unde-sired ratio variations for a constant adjustement joint position. Therefore, two different optimization methods are presented to determine the best geometric parameters in order to minimize the undesired ratio variation while maximizing the possible transmission ratio range. The performance indices are either optimal for the entire range or only for the maximum and minimum ratios available. A simulation is presented with the best parameters obtained with the optimization based on the maximum and minimum ratios. Results show a transmission ratio ranging from 0.9:1 to 4.5:1 with a minimal amplification of 3.9:1. The transmission ratio may vary continuously within the working boundaries. The output range of motion may be adapted to a serial robot joint.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».