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Enregistrement W3019158435 · doi:10.1101/2020.04.24.060509

The Murphy number: how pitch moment of inertia dictates quadrupedal walking and running energetics

2020· preprint· en· W3019158435 sur OpenAlexafffund
Delyle T. Polet

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésQuadrupedalismBeat (acoustics)Moment of inertiaEnergeticsGaitInertiaComputer scienceControl theory (sociology)SimulationPhysical medicine and rehabilitationPhysicsAnatomyClassical mechanicsBiologyArtificial intelligenceAcousticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most quadrupedal mammals transition from a four-beat walk to a two-beat run (e.g. trot), but some transition to a four-beat run (e.g. amble). Recent analysis shows that a two-beat run minimizes work only for animals with a small pitch moment of inertia (MOI), though empirical MOI were not reported. It also remains unclear whether MOI affects gait energetics at slow speeds. Here I show that a particular normalization of the pitch moment of inertia (the Murphy number) has opposite effects on walking and running energetics. During walking, simultaneous fore and hindlimb contacts dampen pitching energy, favouring a four-beat gait that can distribute expensive transfer of support. However, the required pitching of a four-beat walk becomes more expensive as Murphy number increases. Using trajectory optimization of a simple model, I show that both the walking and slow running strategies used by dogs, horses, giraffes and elephants can be explained by work optimization under their specific Murphy numbers. Rotational dynamics have been largely ignored as a determining factor in quadrupedal locomotion, but appear to be a central factor in gait selection.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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