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Enregistrement W4295278523 · doi:10.1016/j.mechmachtheory.2022.105083

A compliant-mechanism-based lockable prismatic joint for high-load morphing structures

2022· article· en· W4295278523 sur OpenAlexaff
Yinjun Zhao, Guangbo Hao, Luguang Chai, Yingzhong Tian, Fengfeng Xi

Notice bibliographique

RevueMechanism and Machine Theory · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésCompliant mechanismMorphingParallelogramNonlinear systemJoint (building)Structural engineeringMechanism (biology)StiffnessComputer scienceControl reconfigurationFinite element methodEngineeringControl theory (sociology)Control engineeringTopology (electrical circuits)Mechanical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lockable joints are widely used in robotic systems and adaptive structures for energy management and/or topology reconfiguration. However, it is still challenging to design a joint with desired properties, including high locking load, infinite locking positions, short switching time, energy-efficient control, and a compact and lightweight structure. This paper aims at this open problem by presenting a novel piezoelectric (PZT) actuated lockable prismatic joint. This joint is a compliant mechanism (CM) consisting of a compound bridge-type compliant mechanism (CBCM) and a pair of compound multibeam parallelogram mechanisms (CMPMs). It can produce the required input/output stiffness to transmit large forces for high-load locking. It can also provide a desired input/output motion range for PZT actuation-based unlocking and for facilitating preloading adjustment. An analytical model is presented based on a compliance matrix method and the nonlinear model of the CMPM to predict the joint's static characteristics under various input/output conditions. A two-step optimization framework is proposed for locking applications. The theoretical study and nonlinear FEA/experimental verification confirm the feasibility of the design and the accuracy of the proposed model.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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