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Enregistrement W2107333447 · doi:10.1115/detc2011-48443

Kinematic Optimization of a Robotic Joint With Continuously Variable Transmission Ratio

2011· article· en· W2107333447 sur OpenAlexafffund
M. Grenier, Clément Gosselin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésContinuously variable transmissionControl theory (sociology)Revolute jointKinematicsActuatorTransmission (telecommunications)TorqueComputer scienceJoint (building)Position (finance)RobotEngineeringArtificial intelligencePhysicsStructural engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,165
Écart entre enseignants0,151 · 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
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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