Mathematical Model and Calibration Experiment of a Large Measurement Range Flexible Joints 6-UPUR Six-Axis Force Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays improving the accuracy and enlarging the measuring range of six-axis force sensors for wider applications in aircraft landing, rocket thrust, and spacecraft docking testing experiments has become an urgent objective. However, it is still difficult to achieve high accuracy and large measuring range with traditional parallel six-axis force sensors due to the influence of the gap and friction of the joints. Therefore, to overcome the mentioned limitations, this paper proposed a 6-Universal-Prismatic-Universal-Revolute (UPUR) joints parallel mechanism with flexible joints to develop a large measurement range six-axis force sensor. The structural characteristics of the sensor are analyzed in comparison with traditional parallel sensor based on the Stewart platform. The force transfer relation of the sensor is deduced, and the force Jacobian matrix is obtained using screw theory in two cases of the ideal state and the state of flexibility of each flexible joint is considered. The prototype and loading calibration system are designed and developed. The K value method and least squares method are used to process experimental data, and in errors of kind Ι and kind II linearity are obtained. The experimental results show that the calibration error of the K value method is more than 13.4%, and the calibration error of the least squares method is 2.67%. The experimental results prove the feasibility of the sensor and the correctness of the theoretical analysis which are expected to be adopted in practical applications.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».