MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3150046877 · doi:10.82308/31278

Design, control and testing of a pick-and-place robot and its novel actuators

2016· article· en· W3150046877 sur OpenAlexfundno aff
Thomas Friedlaender

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyKindai UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésSMT placement equipmentRobotActuatorControl (management)Computer scienceControl engineeringEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pick-and-place robots play an important role in industry, performing packaging and assembly tasks. To meet the demand for increasingly fast manipulators, new designs of parallel robots are being developed, as they have distinct speed advantages over their serial counterparts. Recently, a two-limbed, four-degree-of-freedom manipulator with high rotatability of its gripper and an isostatic (fully constrained) structure, the latter improving its assemblability, was introduced. The robot produces Schönflies motion, that is, three independent translations and one rotation about an axis of fixed direction; it is therefore classed as a Schönflies motion generator (SMG). The premiere prototype of this design, termed the PepperMill-Carrier (PMC), was developed and tested, as reported in this thesis. The development of innovative two-degree-of-freedom cylindrical actuators that drive the robot, termed C-drives, is also reported. Workspace analyses and experimental and simulation results are included. The prototypes successfully prove the concepts of the PMC and the C-drive. Recommendations are provided to guide further development.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,176 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetRobotic Mechanisms and DynamicsTravaux en français237 207