Fuzzy Decision Making for Conceptual Design of a Visual Servoing System Using Mechatronic Multi-Criteria Profile (MMP)
Notice bibliographique
Résumé
Mechatronic systems are of increased importance in engineering and their relevance goes hand in hand with the increasing complexity of the tasks they perform. Due to the inherent complexity of mechatronic systems, a concurrent systematic and multi-objective design thinking methodology is crucial to replace the often used sequential design approach that tends to deal with the different domains separately. In this research we present a new multi-criteria profile (MMP) for mechatronic system performance evaluation in the stage of conceptual design. Based on the assessed MMP for each of generated design concepts and using a method of aggregation for interacting criteria, a global performance index will be calculated. Best mechatronic configurations are determined by maximizing this performance index. In the presented paper two nonlinear fuzzy integrals called 2-additive Choquet and Sugeno will be used for the aggregation of criteria and fitting the intuitive requirements for decision-making in the presence of interacting criteria. Finally, the effectiveness of the proposed design method alongside each of the decision making models will be validated via a case study of designing a robotic visual servoing system. The comparative simulation results for the overall system performance will also be presented for both cases of using Choquet and Sugeno integrals.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».