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Enregistrement W4391320396 · doi:10.1002/rob.22295

Design and Motion Principle Analysis of new parallel mechanisms with fewer active inputs than the degrees of freedom

2024· article· en· W4391320396 sur OpenAlexaff
Yu Wang, Can Qiu, Zhiyong Wu, Yundou Xu, Fengfeng Xi, Shenglong Nie, Yongsheng Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Field Robotics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésKinematicsDegrees of freedom (physics and chemistry)ActuatorControl theory (sociology)Inverse kinematicsMotion (physics)Inverse dynamicsInverseScrew theoryComputer scienceEngineeringMathematicsArtificial intelligenceControl (management)GeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, two new parallel mechanisms (PMs) with fewer active inputs than the degrees of freedom (DOFs)are proposed: (i) an nSPS (n = 7, 8, 9) six‐DOF PM with n‐6 active inputs and six lockable joints. and (ii) a 3RPS‐SPS 3‐DOF PM with one active input and three lockable joints. Compared with the traditional PMs, the difference is that the proposed PMs can achieve the same mobility by using a minimal number of active joints. Moreover, the load‐carrying capacity is also improved compared with the original standard mechanisms, since the new PMs become statically redundant when all the branches are locked. For this purpose, a sequential motion control principle is introduced that requires both inverse and forward kinematics of PMs. Kinematic modeling, dimensional optimization, and structural design are carried out for the 7SPS and 3RPS‐SPS mechanisms, and the two prototypes are constructed for experimental validation. Both simulation and experiment results have shown that the proposed hybrid PM can achieve the original mobility while significantly reducing the number of actuators.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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