Notice bibliographique
Résumé
We propose a computational-kinematics approach based on elimination procedures to synthesize a steering four-bar linkage. In this regard, we aim at minimizing the root-mean square error of the synthesized linkage in meeting the steering condition over a number of linkage configurations within the linkage range of motion. A minimization problem is thus formulated, whose normality conditions lead to two polynomial equations in two unknown design variables. Upon eliminating one of these two variables, a monovariate polynomial equation is obtained, whose roots yield all locally-optimum linkages. From these roots, the global optimum, as well as unfeasible local optima, are readily identified. The global optimum, however, turns out to be impractical because of the large differences in its link lengths, which we refer to as dimensional unbalance. To cope with this drawback, we use a kinematically-equivalent focal mechanism, i.e., a six-bar linkage with an input-output function identical to that of the four-bar linkage. Given that the synthesized linkage requires a rotational input, as opposed to most existing steering linkages, which require a translational input, we propose a spherical four-bar linkage to drive the steering linkage. The spherical linkage is synthesized so as to yield a speed reduction as close as possible to 2:1 and to have a maximum transmission quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».