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Enregistrement W2127581409

Étude des propriétés vibratoires d'un système robotique en opération de meulage par modélisation multi-corps flexibles

2013· preprint· fr· W2127581409 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Santos, Zhaoheng Liu, Bruce Hazel

Notice bibliographique

RevueDSpace (Centre National De La Recherche Scientifique) · 2013
Typepreprint
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRobotDeformation (meteorology)MachiningVibrationTrajectoryMechanical engineeringStructural engineeringMaterials sciencePhysicsEngineeringArtificial intelligenceAcousticsComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un robot à 6 degrés de liberté a été développé depuis de nombreuses années par l’Institut de recherche d’Hydro-Québec (IREQ) afin de réaliser des réparations in situ d’équipements hydroélectriques. Ce robot a été conçu dans le but d’effectuer plusieurs tâches comme le soudage, le meulage, ou encore le martelage, tout en gardant l’équipement à réparer dans son environnement. Pour ceci le robot possède des qualités de compacité, de portabilité et de poids qui impliquent malheureusement des problèmes au niveau vibratoire et donc de contrôle de trajectoire et d’enlèvement de matière. Ce document présente donc dans un premier temps la modélisation numérique du robot à l’aide d’un logiciel multi-corps, MD Adams, où la flexibilité des joints et membrures sont mises en place. Pour les membrures flexibles, un logiciel de type éléments-finis, Patran, est utilisé en parallèle afin de déterminer les informations modales de chaque bras et de les introduire dans le logiciel MD Adams. Ce modèle permet de déterminer le comportement vibratoire du robot pour des trajectoires prédéfinis. Ensuite, une partie expérimentale est exposée. Elle a pour objectif de valider le modèle numérique en inspectant la trajectoire de l’effecteur puis de chaque membrure avec un système de mesure laser. En effectuant un traitement de données, celles-ci sont regroupées avec les données numériques et une étude est faite dans le but de valider puis d’optimiser le modèle. Avec le modèle numérique, des simulations de meulages sont faites en introduisant une masse excentrée en rotation (qui représente le balourd de la meule) ainsi qu’une force de contact. En conséquence, les modes de vibrations sont mis en évidence et peuvent être observés dans la trajectoire de l’effecteur. Le modèle numérique réalisé sous Adams a de nombreuses utilités futures, tel que le contrôle du robot ou encore pour des études vibratoires plus approfondies sur celui-ci.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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