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Enregistrement W3193558652 · doi:10.1109/aim46487.2021.9517669

A Parallel Type Micro-Robotic System for Semi-Conductor Manufacturing Machines: Preliminary Results

2021· article· en· W3193558652 sur OpenAlexaff
Michael Pumphrey, Aylar Abouzarkhanifard, Lihong Zhang, Mohammad Al Janaideh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonic driveKinematicsRobotActuatorComputer scienceParallel manipulatorMachiningMechanical engineeringRobot kinematicsConductorSimulationMaterials scienceEngineeringMobile robotArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel parallel robot design with spherical flexure joints for use in the short-stroke stage in semi-conductor manufacturing motion systems, i.e. nanolithography machines, is introduced. The new design consists of a poly-articulated parallel robot operated by six piezo-electric actuators to move the reticle stage on a nano-scale in 6-DOF. This design makes use of flexure hinge-based mechanisms as it requires no clearance and no lubrication. The kinematic and dynamic model of the system is found using the quaternion and Euler Lagrangian approach respectively, allowing the model to be optimized for the performance specifications required. The robot then can be controlled using PID controllers to counteract any errors induced in the system. Simulated results showed that injected harmonic errors were reduced substantially from 100μ m to 1.15nm, and 100nrad to 1.36prad. This design will be fabricated and further tested experimentally in future studies.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,722

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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