Comparative Analysis of Spiral Dynamic Algorithm and Artificial Bee Colony Optimization for Position Control of Flexible Link Manipulators
Notice bibliographique
Résumé
Evolutionary algorithms have significantly advanced robotics by enabling the creation of efficient and intelligent robotic systems.This study aims to evaluate the effectiveness of two optimization algorithms, artificial bee colony (ABC) and spiral dynamic algorithm (SDA), in controlling the position of a flexible-link manipulator.By integrating the ABC algorithm into the manipulator's control system, the goal is to enhance its ability to plan paths and optimize trajectories.Additionally, the spiral dynamics algorithm, which draws on principles from complex adaptive systems and human values, provides a framework for modelling system evolution.The study hypothesizes that combining these two algorithms will improve the flexible link manipulator's adaptability and flexibility in dynamic environments and varied task conditions.The results support this hypothesis, demonstrate that the combined ABC and spiral dynamics approach outperforms conventional methods in several key performance metrics, including PID parameter tuning, overshoot, rise time, settling time, and steady-state error.In industry application such a motoring machinery, it is crucial to achieve these metrics at best, which kept the overshoot below 10%, settling time and rise time within a second.Interestingly, the manipulator's behaviours using the spiral dynamics algorithm for PID controller tuning were superior to those using alternative methods.Specifically, the spiral dynamics approach yielded the lowest overshoot at 5.83%, compared to 16.64% with the heuristic method and 8.82% with the ABC method.The SDA has the fastest rise time and settling time which is 0.03267 s and 0.18445 s respectively.Overall, the simulation results indicate that employing these algorithms for PID parameter optimization effectively enhances the manipulator's transient response and minimizes steady-state error, offering promising implications for real-world robotic applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».