The Impact of Simplifications of the Dynamic Model on the Motion of a Six-Jointed Industrial Articulated Robotic Arm Movement
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Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the impact of model simplification on the dynamic performance of an ABB IRB-140 six-jointed industrial robotic arm, concentrating on torque prediction and energy consumption. The entire mathematical model of forward, reverse, differential kinematics, and dynamic model proposed based on the technical specifications of the arm, and to obtain the center of the mass and inertia matrices, which are essential components of the dynamic model, Utilizing Solidworks, we developed three CAD/CAM models representing the manipulator with varying detail levels, such as simplified, semi-detailed, and detailed. Our findings indicate minor differences in the model's torque and energy consumption graphs. The semi-detailed model consumed the most energy, except for joint 1, with the detailed model showing a 0.53% reduction and the simplified model a 6.8% reduction in energy consumption. Despite these variations, all models proved effective in predicting the robot's performance during a standard 30-second task, demonstrating their adequacy for various industrial applications. This research highlights the balance between computational efficiency and accuracy in model selection. While the detailed model offers the highest precision, it demands more computational resources, which is suitable for high-precision tasks. In discrepancy, simplified, less precise models offer computational efficiency, making them adequate for specific scenarios. Our study provides critical insights into selecting dynamic models in industrial robotics. It guides the optimization of performance and energy efficiency based on the required task precision and available computational resources. This comprehensive comparison of dynamic models underscores their applicability and effectiveness in diverse industrial settings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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