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Enregistrement W3213714469 · doi:10.5194/ms-12-1037-2021

Force analysis of minimal self-adaptive fingers using variations of four-bar linkages

2021· article· en· W3213714469 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMechanical sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobot Manipulation and Learning
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinkage (software)Bar (unit)GRASPBlock (permutation group theory)Four-bar linkageGrippersUnderactuationComputer scienceWork (physics)Joint (building)EngineeringControl theory (sociology)Structural engineeringMechanical engineeringMathematicsArtificial intelligenceRobotMotion (physics)Geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper presents the design and optimization of four versions of self-adaptive, a.k.a. underactuated, fingers based on four-bar linkages. These fingers are designed to be attached to and used with the same standard translational grippers as one finds in the manufacturing and packaging industries. This paper aims at showing self-adaptive fingers as simply as possible and analysing the resulting trade-off between complexity and performance. To achieve this objective, the simplest closed-loop 1 degree-of-freedom (DOF) linkage, namely the four-bar linkage, is used to build these fingers. However, it should be pointed out that if this work does consider a single four-bar linkage as the basic building block of the fingers, four variations of this four-bar linkage are actually discussed, including some with a prismatic joint. The ultimate purpose of this work is to evaluate whether the simplest linkages for adaptive fingers can produce the same level of performance in terms of grasp forces as more complex designs. To this end, a kinetostatic analysis of the four fingers is first presented. Then, the fingers are all numerically optimized considering various force-based metrics, and results are presented. Finally, these results are analysed and prototypes shown.

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.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,215 · 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