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Enregistrement W3216783546 · doi:10.32920/ryerson.14654676.v1

Variable geometry wing-box: toward a robotic morphing wing.

2021· preprint· en· W3216783546 sur OpenAlexaff
Amin Moosavian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphingRedundancy (engineering)KinematicsWingComputer scienceFault toleranceModular designActuatorStiffnessRobotHexapodTriple modular redundancyDegrees of freedom (physics and chemistry)Control theory (sociology)Control engineeringArtificial intelligenceEngineeringStructural engineeringControl (management)Distributed computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to vary the geometry of a wing to adapt to different flight conditions can significantly improve the performance of an aircraft. However, the realization of any morphing concept will typically be accompanied by major challenges. Specifically, the geometrical constraints that are imposed by the shape of the wing and the magnitude of the air and inertia loads make the usage of conventional mechanisms inefficient for morphing applications. Such restrictions have served as inspirations for the design of a modular morphing concept, referred to as the Variable Geometry Wing-box (VGW). The design for the VGW is based on a novel class of reconfigurable robots referred to as Parallel Robots with Enhanced Stiffness (PRES) which are presented in this dissertation. The underlying feature of these robots is the efficient exploitation of redundancies in parallel manipulators. There have been three categories identified in the literature to classify redundancies in parallel manipulators: 1) actuation redundancy, 2) kinematic redundancy, and 3) sensor redundancy. A fourth category is introduced here, referred to as 4) static redundancy. The latter entails several advantages traditionally associated only with actuation redundancy, most significant of which is enhanced stiffness and static characteristics, without any form of actuation redundancy. Additionally, the PRES uses the available redundancies to 1) control more Degrees of Freedom (DOFs) than there are actuators in the system, that is, under-actuate, and 2) provide multiple degrees of fault tolerance. Although the majority of the presented work has been tailored to accommodate the VGW, it can be applied to any comparable system, where enhanced stiffness or static characteristics may be desired without actuation redundancy. In addition to the kinematic and the kinetostatic analyses of the PRES, which are developed and presented in this dissertation along with several case-studies, an optimal motion control algorithm for minimum energy actuation is proposed. Furthermore, the optimal configuration design for the VGW is studied. The optimal configuration design problem is posed in two parts: 1) the optimal limb configuration, and 2) the optimal topological configuration. The former seeks the optimal design of the kinematic joints and links, while the latter seeks the minimal compliance solution to their placement within the design space. In addition to the static and kinematic criteria required for reconfigurability, practical design considerations such as fail-safe requirements and design for minimal aeroelastic impact have been included as constraints in the optimization process. The effectiveness of the proposed design, analysis, and optimization is demonstrated through simulation and a multi-module reconfigurable prototype.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,214
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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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