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Enregistrement W2793838380 · doi:10.1109/icamechs.2017.8316569

Impact dynamics in robotic and mechatronic systems

2017· article· en· W2793838380 sur OpenAlexaff
Farhad Aghili, Chun‐Yi Su

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJacobian matrix and determinantControl theory (sociology)AccelerationTopology (electrical circuits)Projection (relational algebra)Impulse (physics)RobotBounded functionOblique projectionCoefficient of restitutionMathematicsComputer scienceApplied mathematicsMathematical analysisPhysicsClassical mechanicsAlgorithmGeometryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an impact model of robotic manipulators subject to changing topology using the notion of linear projection operators. An oblique projection matrix is introduced in order to directly obtain: i) The acceleration of the constrained robotic system from unconstrained acceleration, ii) post-impact velocity of the robot from pre-impact velocity, and iii) impulse force during impact from pre-impact momentum. All solutions are provided in closed-form with elegant geometrical interpretations, e.g., the energy lost during contact is a quadratic function of pre-impact velocities. Moreover, the formulation seemingly works not only when the unilateral constraints remain active through a finite time interval but when changing topology occurs, i.e., unilateral constraints becomes inactive or vice versa, or even when the overall constraint jacobian becomes singular. The formulation is general enough to be applicable to robotic manipulators with chain, tree and close-loop topologies, or to handle simultaneous multiple contacts with non-identical restitution coefficients. The model is proven to be energetically consistent if a global restitution coefficient bounded between zero and one is assumed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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