Optimum Selection of Thin-Walled Laminated Composite Structures in Robot Design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, a simplified approach for the design of thin-walled laminated composite beam structures is presented. For this purpose, structural efficiency metrics have been developed that allow for the integrated selection of layup sequence, materials of construction, and cross-sectional shape of laminated composite beams. The structural efficiency metrics are plotted in design charts for axial, bending (in both cross-section’s principal directions), and torsional loading conditions. The design charts provide the designer with an accurate and efficient approach for the selection of the optimum fiber direction, number of layers in the laminate, and mass of the overall structure. The results are generated for two different sizes of envelopes to analyze various cross-sectional types and sizes. It is shown that the design charts can be applied to single open and closed loop cross sections as well as multi-cell sections. The proposed simplified approach and developed design charts have been used for increasing the bending and torsional stiffness of a laminated composite robotic arm. The results show that the design charts can be used to accurately predict stiffnesses and deformations and assist the designer in selecting the various parameters that govern the performance of laminated composite beams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».