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Enregistrement W2801187430 · doi:10.1139/tcsme-2011-0034

MOTION RECOVERY AFTER JOINT FAILURE IN PARALLEL MANIPULATORS

2011· article· en· W2801187430 sur OpenAlexaffvenue
Leila Notash

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJacobian matrix and determinantKinematicsControl theory (sociology)SingularityMotion (physics)Joint (building)Computer scienceOrthogonal complementPoint (geometry)Projection (relational algebra)MathematicsStructural engineeringArtificial intelligenceEngineeringAlgorithmPhysicsMathematical analysisApplied mathematicsControl (management)Classical mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the failure of parallel manipulators is investigated. Failure modes of parallel manipulators and their causes and effects from the kinematics point of view are discussed. Methodologies for investigating the effect of failures, due to joint failure or singularity, on the motion performance of manipulators are presented, and the criteria for full and partial recovery from these failures are established. The proposed methodologies are based on the projection of the lost motion onto the orthogonal complement of the null space of the Jacobian matrix after failure. The procedure is simulated for planar parallel manipulators to examine if after joint failure the required motion of manipulator could be fully recovered; as well as to calculate the corrections to the motion of remaining joints for recovering the lost motion.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,973

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,153 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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