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Enregistrement W4205557900 · doi:10.1109/icar53236.2021.9659469

Algebraic Input-output Angle Equation Derivation Algorithm for the Six Distinct Angle Pairings in Arbitrary Planar 4R Linkages

2021· article· en· W4205557900 sur OpenAlexaff
Mirja Rotzoll, Quinn Bucciol, M. John D. Hayes

Notice bibliographique

Revue2021 20th International Conference on Advanced Robotics (ICAR) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsMathematicsPolynomialCoordinate systemTransformation matrixLinkage (software)Algebraic equationAlgebraic numberAlgorithmMathematical analysisGeometryTopology (electrical circuits)CombinatoricsNonlinear systemPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a generalised algorithm that can be applied to any single degree of freedom parallel kinematic chain to determine the algebraic polynomial that represents the input-output equation relating any pair of distinct angles between any pair of links in the kinematic chain. There are six such algebraic polynomials for an arbitrary four-bar linkage. The algorithm consists of assigning standard Denavit- Hartenberg coordinate systems and parameters to the open kinematic chain. The open chain is conceptually closed by equating the forward kinematic transformation that maps coordinates of points in the “end-effector” coordinate system to the relatively non-moving base coordinate system to the identity matrix. The resulting transformation is mapped to Study soma coordinates wherein the twist and joint angles have been converted to tangent half-angle parameters. Elimination theory is then applied to the soma coordinates revealing a single algebraic polynomial in terms of the link lengths and the desired angle pair. Example applications are discussed for continuous approximate synthesis, mobility classification, and the design parameter space.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,007

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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