MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2999722249 · doi:10.1139/tcsme-2019-0173

Development of a trajectory planning algorithm for a 4-DoF rockbreaker based on hydraulic flow rate limits

2020· article· en· W2999722249 sur OpenAlexaffvenue
Louis-Francis Y. Tremblay, Marc Arsenault, Meysar Ƶeinali

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrajectoryControl theory (sociology)Decoupling (probability)Parameterized complexityMotion planningComputer scienceTrajectory optimizationPath (computing)Nonlinear systemPoint (geometry)Mathematical optimizationMathematicsAlgorithmControl engineeringEngineeringOptimal controlRobotArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a novel trajectory planning methodology is proposed for use within a semi-automated hydraulic rockbreaker system. The objective of the proposed method is to minimize the trajectory duration while hydraulic fluid flow rate limits are respected. Within the trajectory planning methodology, a point-to-point path planning approach based on the decoupling of the motion of the rockbreaker’s first joint is compared with an alternative approach based on Cartesian straight-line motion. Each of these path types is parameterized as a function of time based on an imposed trajectory profile that ensures smooth rockbreaker motions. A constrained nonlinear optimization problem is formulated and solved with the trajectory duration as the objective function while constraints are applied to ensure that flow rate limits through the rockbreaker’s proportional valves and hydraulic pump are not exceeded. The proposed methodology is successfully implemented to compute a set of representative trajectories, with the path planning approach based on the decoupling of the motion of the rockbreaker’s first joint consistently producing shorter trajectory durations.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,689

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransactions of the Canadian Society for Mechanical EngineeringMême sujetHydraulic and Pneumatic SystemsTravaux en français237 207