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Enregistrement W4388280489 · doi:10.1139/tcsme-2023-0067

Dimensional synthesis of motion generation in a spherical four-bar mechanism

2023· article· en· W4388280489 sur OpenAlexvenueno aff
Wenrui Liu, Haotian Si, Cong Wang, Jianwei Sun, Tao Qin

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosition (finance)Four-bar linkageBar (unit)Mechanism (biology)Feature (linguistics)Normalization (sociology)Motion (physics)Process (computing)Control theory (sociology)Computer scienceAlgorithmPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new objective function for optimizing spherical, four-bar mechanisms for motion generation is presented. Rigid-body poses of a spherical four-bar mechanism in a standard installation position are investigated, and a normalization processing method is proposed. After processing the coupler points of the mechanism, the feature points generated are located on the circles. The formation principle of the feature coupler circles is analysed, and the internal relationship between the centre angle of the adjacent feature points on the feature coupler circles and the coupler angle of the spherical four-bar mechanism is determined. An input angle determination method is proposed for the spherical four-bar mechanism in a general installation position. An objective function is then established to optimize the basic dimensional types, relative input angles, and installation position parameters of the desired spherical four-bar mechanism. The proposed method is applicable to both prescribed and unprescribed timing problems. Notably, the dimension of the optimization variables is only eight, which is exceptionally low for multiple position motion generation without prescribed timing; therefore, the global optimal solution is more easily obtained. The optimization process is carried out by the genetic algorithm. The feasibility and effectiveness of our proposed method are demonstrated by examples.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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