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Enregistrement W2627598770 · doi:10.1299/jsmermd.2011._1a1-d08_1

1A1-D08 Study on Metal Mold Polishing Robot : Experiment on Flat Surface Polishing under Constant Polishing Pressure Condition(Robots for Works)

2011· article· en· W2627598770 sur OpenAlexaff
Shunsuke ISSHIKI, Koji SHIBUYA, Yukihide MATSUNO, Nobuya MARUYAMA, Tadayoshi YAMADA, Suguru MATSUSHITA, Hiroshige KAWACHI

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of JSME annual Conference on Robotics and Mechatronics (Robomec) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensXebec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolishingSurface roughnessRobotMoldSurface finishMaterials scienceConstant (computer programming)Mechanical engineeringSurface (topology)Engineering drawingComputer scienceComposite materialEngineeringMathematicsGeometryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The final goal of this study is to develop a robotic system that can precisely polish metal molds instead of skilled persons. We have been trying to build such a system using an industrial robot with six joints, and soft and ceramic whetstones to polish metal molds. In this paper, we build a machine that can polish under constant polishing pressure condition. Then, we conducted an experiment to uncover relationships between the number of polishing and surface roughness. As a result, we found out that surface roughness was almost same when the number of polishing varied. However, the standard deviation of the surface roughness varies according to the number of polishing. Also we attached a six axes force sensor to an industrial robot to measure forces during polishing.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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