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Enregistrement W2956024677 · doi:10.22260/isarc2019/0034

Accurate Position Control for Hydraulic Servomechanisms

2019· article· en· W2956024677 sur OpenAlexaboutno aff
Manuel Pencelli, Renzo Villa, Alfredo Argiolas, Gianni Ferretti, Marta Niccolini, Matteo Ragaglia, Paolo Rocco, Andrea Maria Zanchettin

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... ISARC · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePosition (finance)Control theory (sociology)Control (management)Control engineeringHydraulic machineryArtificial intelligenceEngineeringMechanical engineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate Position Control for Hydraulic Servomechanisms Manuel Pencelli, Renzo Villa, Alfredo Argiolas, Gianni Ferretti, Marta Niccolini, Matteo Ragaglia, Paolo Rocco and Andrea Maria Zanchettin Pages 250-257 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: A common problem when operating heavy hydraulic machines consists in the inability of performing accurate motion. In the last few years the development of non-linear control techniques and the production of increasingly more accurate and cheaper hydraulic drives induced a steadily growing interest towards the development of controlled hydraulic systems. Clearly, this interest is also motivated by the possibility to exploit the huge power density, which is an intrinsic feature of hydraulic systems. This paper specifically focuses on the development of several position control schemes, whose aim is to guarantee accurate motion of a standalone hydraulic servomechanism. By relying on an experimentally validated mathematical model of the servomechanism itself, different control schemes have been synthesized and the resulting control performances have been verified and compared together. Keywords: Hydraulic systems, Hydraulic actuators, Motion Control DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0034 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley

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)0,001
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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