MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4367325900 · doi:10.4028/p-7x4hvb

Mechatronic Design of Two-Jaw Pleating End-Effector for Large-Scale Carbon Fibre Reinforced Polymer Manufacturing

2023· article· en· W4367325900 sur OpenAlexaff
Delun Chen, Wesley P. Chan, James Quek, H. F. Machiel Van der Loos

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechatronicsFuselageMaterials scienceMechanical engineeringInjection mouldingComposite numberProcess (computing)Robot end effectorAutomationScale (ratio)RobotComputer scienceComposite materialEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale composite manufacturing processes, particularly vacuum injection moulding, are often hampered by expensive labour costs and low-levels of automation. The current process of manufacturing carbon fibre reinforced polymers (CFRP) for airplane fuselage workpieces requires experienced workers to spend hours manually placing, pleating and migrating multiple layers of fabrics in order to produce the desired composite part. A promising solution is to utilize robot platforms as assistants to alleviate the physical demands of the tasks. In this paper, we present the design and evaluate the performance of our novel Vacuum Infusion Moulding End-Effector (VIMEE) prototype in the pleating procedure of a simulated CFRP manufacturing vacuum bagging process, where our gripper system performs pleat loading, height detection and migration tasks. Experimental results show successful manipulation of nylon pleats by our mechatronic systems design. These results are promising, demonstrating our VIMEE design's potential value in vacuum injection moulding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterials science forumMême sujetDynamics and Control of Mechanical SystemsTravaux en français237 207