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Enregistrement W2941398068 · doi:10.1109/access.2019.2909934

Udwadia-Kalaba Approach for Three Link Manipulator Dynamics With Motion Constraints

2019· article· en· W2941398068 sur OpenAlexaff
Xiaolong Zhang, Ziyang Chen, Shaoping Xu, Peter Liu, Xiaohui Yang

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésLagrange multiplierControl theory (sociology)TrajectoryNonlinear systemController (irrigation)Dynamical systems theoryEquations of motionConstraint algorithmComputer scienceSystem dynamicsDynamical system (definition)MathematicsMathematical optimizationControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aiming to dynamic modeling of a three-link manipulator subjected to motion constraints, a novel explicit approach to the dynamical equations based on Udwadia-Kalaba (UK) theory is established. The motion constraints on the three-link manipulator can be regarded as external constraints of the system. However, it is not easy to obtain explicit equations for the dynamic modeling of constrained systems. For a multibody system subjecting to motion constraints, it is common to introduce Lagrange multipliers, but obtaining an explicit dynamical equation using traditional Lagrange multipliers is difficult. In order to obtain such equations more simply, motion constraints are handled using the UK equation. Compared with the Lagrange method, the UK approach can simplify the analysis and solution of a constrained system, without the need to introduce additional auxiliary variables to solve the Lagrange equation. Based on a more real-life nominal system (whose parameters are known) model considering the uncertain environment, this paper develops a nonlinear controller that satisfies the required trajectory. This controller allows the nonlinear nominal system to track the desired trajectory exactly without linearizations or approximations. These continuous controllers compensate extra force to eliminate the errors caused by uncertainties. The controllers are based on a generalization of sliding surfaces. Error bounds on tracking caused by uncertainties are analytically obtained. The numerical results show the simplicity and efficacy of the proposed methodology, and the reliability of the error bounds.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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