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Enregistrement W2970705788 · doi:10.1109/icinfa.2018.8812558

Research on Landing Collision Experiment of Gecko Robot with Bio-inspired Dry Adhesive Foot

2018· article· en· W2970705788 sur OpenAlexaff
Zhiwei Yu, Ye Shi, Ao Luo, Jielian Tao, Simon X. Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotAdhesionGeckoComputer scienceMaterials scienceSimulationAerospace engineeringEngineeringNanotechnologyArtificial intelligenceGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adhesion robot has better adhesion performance in a vacuum than others, such as magnetic absorption robot and vacuum adsorption robot. It has broad application prospect and far-reaching practical significance in the field of space On-Orbit Servicing Robots. The stability motion of the adhesion robot on a flat surface has been studied in depth, but the problem of the impact force between the adhesion robot and the flat surface when landing on the surface, which is an inevitable problem that the adhesion robot lands on the flat surface and achieve stable, has been researched little. Therefore, this article has researched about the impact process between adhesion robots and flat surfaces. An impact experiment about the bionic foot was performed on a self-built experimental platform. It reveals the state of motion and the changes of the force between the bionic foot and the flat surface at the moment of impact. The conclusions have been verified on the gecko-inspired robot, and are of great significance for the future adhesion robot to achieve a stable landing on a target surface.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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