Kineto-elastic analysis of modular robot systems with component model updating
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation describes the kineto-elastic analysis and component structural dynamic model updating of serial modular reconfigurable robots (MRRs). In general, kineto-elastic analysis is concerned with the structural vibrations, elastic deflections, and torque transmissions of robots which undergo motion from one pose (position and orientation) to another. This work focuses on the kineto-elastic analysis of MRRs undergoing low-speed quasi-static motion. When determining an MRR's payload capacity, or designing MRR modules, the main difficulty is the large number of module configurations and the infinite number of poses within each configuration. Also, the kineto-elastic models of MRRs can become quite large with an increasing number of modules, thereby increasing the numerical complexity. Furthermore, the analytical models of individual MRR components may contain uncertainties, such as unknown stiffness and material parameters, which may lead to large errors for assembled MRR models. To alleviate these issues, a new framework was developed for the kineto-elastic analysis of MRR modules with an emphasis on assessing the worst-case poses. First, a combinatory search method was presented to reduce the computational burdens associated with determining the maximum payload capacity, and performing the module stiffness designs. This involved identifying the worst-case configuration and pose amongst a large number of configurations and infinite number of poses. Afterwards, it was demonstrated that the determination of an MRR's payload capacity, as well as the module stiffness designs, can be performed at the worst-case pose and configuration to satisfy a global set of kineto-elastic performance requirements for all remaining configurations. Next, a new component mode synthesis (CMS) model with fixed-free component boundaries was developed to reduce the sizes of kineto-elastic models, mimic natural link-joint connectivity, and allow experimental tests of joint modules in multiple poses to enable test-analysis model correlation. Finally, a novel method was created to update the uncertain model parameters of joint and link modules using frequency response data from component vibration tests in multiple poses (including the worst cases), with boundary conditions matching those from the CMS models. This procedure can completely avoid testing an entire assembly to perform model updating, and can provide accurate updated model results in any assembly pose.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».