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Enregistrement W29052191 · doi:10.1007/978-1-4939-7318-7_10

Design and implementation of biomimetic robotic fish Hongan Wang.

2009· dissertation· en· W29052191 sur OpenAlexfundno aff
Hongan Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésServomotorFish finFish locomotionFinBiomimeticsFish <Actinopterygii>ServoSimulationRobotEngineeringMarine engineeringComputer scienceArtificial intelligenceControl engineeringMechanical engineeringBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of biomimetic robotic fish has received a growing amount of research interest in the past several years. This thesis describes the development and testing of a novel mechanical design of a biomimetic robotic fish. The robotic fish has a structure which uses oscillating caudal fins and a pair of pectoral fins to generate fish-like swimming motion. This unique design enables the robotic fish to swim in two swimming modes, namely Body/Caudal Fin (BCF) and Median/Paired Fin (MPF). In order to combine BCF mode with MPF mode, the robotic fish utilizes a flexible posterior body, an oscillating foil actuated by three servomotors, and one pair of pectoral fins individually driven by four servomotors. Effective servo motions and swimming gaits are then proposed to control its swimming behaviour. Based on these results, fish-like swimming can be achieved including forward, backward, and turning motions. An experimental setup for the robotic fish was implemented using machine vision position and velocity measurement. The experimental results show that the robotic fish performed well in terms of manoeuvrability and cruise speed. Based on the experimental data, a low order dynamic model is proposed and identified. Together, these results provide an experimental framework for development of new modelling and control techniques for biomimetic robotic fish.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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