Process Parameter Optimization of a Mobile Robotic Percussive Riveting System With Flexible Joints
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a method for process parameter optimization of a mobile robotic percussive riveting system with flexible joints to guarantee the rivet gun alignment during the operation. This development is motivated by the increasing interest in using industrial robots to replace human operators for percussive impact riveting in aerospace assembly. In percussive riveting, the rivet gun generates repetitive impacts acting on the rivet. These impacts not only deform the rivet but also induce forced vibration to the robot, and thus the robot must hold the gun firmly during riveting. The process parameters for the mobile robotic riveting system include those related to the impact force generation for planning the rivet gun input and those related to the robot pose with respect to the joined panels for planning the mobile platform motion. These parameters are incorporated into a structural dynamic model of the robot under a periodic impact force. Then an approximate analytical solution is formulated to calculate the displacement of the rivet gun mounted on the end effector for its misalignment evaluation. It is found that both the force frequency and the mobile platform position have strong influence on the robotic riveting performance in terms of alignment during operation. Global optimization of these process parameters is carried out to demonstrate the practical application of the proposed method for the planning of the robotic percussive riveting system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».