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Enregistrement W2753162867 · doi:10.11159/cdsr17.137

Modelling the Translational Dynamics of the Atlas Motion Platform

2017· article· en· W2753162867 sur OpenAlexaff
Kaitlin Leigh, Michael Rappoport, Jérôme Thevenot, Robert Langlois

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference of Control, Dynamic systems, and Robotics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtlas (anatomy)Dynamics (music)Translational motionComputer scienceMotion (physics)Artificial intelligencePhysicsClassical mechanicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The novel Atlas motion platform is designed to prescribe in six degrees of freedom the motion of a spherical simulator cockpit with the unusual capability of providing kinematically-uncoupled translational and rotational motion, unbounded rotational motion, and a fully-dexterous workspace.In support of the design and operation of the Atlas simulator, a translational dynamic model of the system has been developed.It includes the prescribed motion of the interface between the translational and rotational stages, translational motion of the spherical cockpit, and translational motion of the upper 'halo' support structure.Contact points between the spherical cockpit and the constraint/actuation system were modelled using directed elements consisting of either constant-force elements or spring/damper elements.In the case of the spring/damper elements, stiffness and damping parameters were obtained by a combination of finite element analysis of structural elements and experimental characterization of viscoelastic elements along the interfacing load paths.The dynamic model is suitable for evaluating internal forces and relative motions within the simulator resulting from translation motions; and forms the basis for extension to include rotational dynamics of the simulator system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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