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Enregistrement W2978497418 · doi:10.29173/aar37

Flying Spiders: A Reconfigurable Spider Drone For Education

2019· article· en· W2978497418 sur OpenAlexaffvenue
Rakshanda Alam, Rafiq Ahmad

Notice bibliographique

RevueAlberta Academic Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Sociopolitical Dynamics in Nigeria
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDroneComputer scienceCuriosityTask (project management)Function (biology)AeronauticsQuadcopterArtificial intelligenceArchitectural engineeringEngineeringSimulationSystems engineeringPsychologyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unmanned Aerial Vehicles, most commonly known as drones are the raging fire of this generation. Attracting a vast age ranges from children to adults. Not only can drones be used for fun, but they can inspect dangerous places for humans which reduces health risks. These facts helped create the curiosity to research how a drone works and different designs. The reason for which, the main purpose of this research was to come up with a design that will have all the components necessary for a drone to function. Additionally, a safe design that will protect the body (the brain too) of the drone. That is the most expensive and important, whereas the arms and propellers are easy to repair and cheaper. Therefore, the first step of the methodology was the idea generation. This research was inspired by things seen around from day-to-day. In particular, spiders, shuriken (Japanese throwing knife) and step stools. The incorporation of the two led to the next step of the methodology of mechanical engineering design known as task classification. The main objective being safety and efficiency. Moving on to the third step being concept design, where three drones needed to be designed, later choosing the safest and efficient one. The final and fourth step being detailed design. Where the best design, being the upside-down spider, is chosen for LEGO Digital Design. This step was the most important one for future research purposes. For example, the correct components and pieces had to be present for the drone to be used as a step by step assembly station for third and fourth-year mechanical engineers. To conclude, the spider drone was the best design because its arms which are like spider legs gave more lift to the drone which made it perform before and protecting the body, also known as the brain. That is the most expensive part of the drone, and the arms are the inexpensive part that can be easily replaced. Additionally using legos as the main building material let the parts be used for other things such as cars and planes. For that reason, the upside-down spider was the best choice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,362 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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