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Enregistrement W4384697527 · doi:10.1115/1.4062984

Dynamics of a Parallel-Kinematics Machine With Six Pairs of Offset Joints

2023· article· en· W4384697527 sur OpenAlexafffund
Hasiaoqier Han, Jorge Angeles

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanisms and Robotics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésKinematicsWrenchOffset (computer science)Kinematic chainControl theory (sociology)Screw theoryComputer scienceTwistActuatorKinematics equationsMathematicsRobot kinematicsEngineeringStructural engineeringPhysicsGeometryClassical mechanicsRobotArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The authors propose a systematic formulation of the dynamics of the 6-P-RR-R-RR parallel-kinematics machine (PKM) with offset RR -joints. The kinematics of the same system is reported in an accompanying paper. Based on the kinematics model developed in the former, the dynamics model of the limb-chain is derived here using the Newton–Euler equations. Then, the constraint wrenches in the governing equations of the limb-chain are eliminated with the aid of the natural orthogonal complement. This is the twist-shaping matrix, which maps the joint-rate array of the limb-chain into the twist array of the PKM. Furthermore, the dynamics model of the whole PKM with offset joints is formulated. Moreover, the actuator forces are obtained. Finally, upon validation via simulation, the dynamics model is proven to be both precise and effective.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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