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Enregistrement W2801984431 · doi:10.1139/tcsme-2017-0019

Kinematic analysis of a newly designed cable-driven manipulator

2018· article· en· W2801984431 sur OpenAlexvenueno aff
Wei Xu, Yaoyao Wang, Surong Jiang, Jiafeng Yao, Bai Chen

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPulleyKinematicsCoupling (piping)ActuatorUniversal jointCartesian coordinate systemWorkspaceControl theory (sociology)Motion (physics)Orientation (vector space)Computer scienceEngineeringTopology (electrical circuits)RobotStructural engineeringMechanical engineeringGeometryPhysicsMathematicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the cable routing configurations for a cable-driven manipulator are introduced, and the impact of motion coupling caused by cable transmission routing of a 2n type cable-driven manipulator is analyzed in detail. Based on different configurations of cable routings, the relationship between variation of joint angles and the geometrical sizes of guide pulleys is established, represented by a matrix for coupled motion. Moreover, based on the effects of the motion coupling of a cable-driven manipulator, we propose the condition for the invariance of orientation, which can be achieved constraining of the geometrical sizes of guide pulleys and driven wheels. In addition, to identify the correctness of analysis for coupled motion, a 3-DOFs planer cable-driven manipulator prototyping model is constructed, and the kinematics and trajectory planning has been solved. Finally, the relationship among actuator space, joint space, and Cartesian space, including the mapping of the motion coupling, is experimentally validated. The property of invariance of orientation is also validated by an experiment.

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 enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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