Integrated asymmetric stop operator based model for strain stress hysteresis characteristics of cable driven robots loaded longitudinally
Notice bibliographique
Résumé
Beside the output-input hysteresis, the longitudinally loaded cables of medical robotics such as RAVEN II exhibit asymmetric saturated strain-load hysteresis loops. This study investigates modeling the hysteresis nonlinearities of these cables using a stop-operator based Prandtl-Ishlinskii (SPI) model that is integrated with a memoryless function. The stop-operator based model is employed to account for the hysteresis nonlinearities, while the memoryless function is introduced to characterize saturation and asymmetric effects. A numerical example is presented to compare the properties of the proposed model with the classic SPI model. The response of the suggested model was evaluated on the hysteresis properties of two different cables subjected to triangular harmonic input of 0 to 0.001 with 6.25 × 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-5</sup> strain/s. The characterization error of the thick cable was found as 1.55 %, while the error was calculated as 1.25 % for the thin cable. The relative significance of the proposed model was further examined by comparing the measured data with the classic SPI model. The results showed that the classic model yields substantial characterization errors when the asymmetry and saturation effects of the strain-load hysteresis loops are ignored.
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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 ».