MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400976535 · doi:10.1109/icca62789.2024.10591810

Realization of Efficient Rotational Springs and Series Elastic Actuators Using DC Motors

2024· article· en· W4400976535 sur OpenAlexaff
Amin Farjah, Mehrdad Moallem

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanics and Biomechanics Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActuatorRealization (probability)DC motorSeries (stratigraphy)Control theory (sociology)Brushed DC electric motorComputer scienceControl engineeringEngineeringMechanical engineeringAC motorElectrical engineeringMathematicsElectric motorArtificial intelligenceGeologyControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a review of adjustable rotational springs is presented along with their application in robotic systems. To this end, the process of implementing an adjustable rotational spring using DC motors and their limitations is presented. Additionally, Series Elastic Actuators (SEAs) as one of the important applications of an adjustable spring are investigated. A review of motor parameters and their effect on achievable stiffness values is presented using available DC motors in the market. Finally, Simulations and comparative studies are presented using MATLAB/Simulink to show that correct selection of the series spring plays a significant role in achieving an efficient SEA with a relatively good stiffness tunability. To this end, a comprehensive parametric sweep study is conducted over different parameters such as amplitude of the rotational deflection, angular velocity, inertia of the rotor, and gearbox ratio of the motor. The findings of this study, facilitates the road for a systematical development of SEAs for various robotic applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMechanics and Biomechanics StudiesTravaux en français237 207