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Enregistrement W4401633151 · doi:10.22215/etd/2024-15994

Continuous Approximate Kinematic Synthesis of Planar, Spherical, and Spatial Four-bar Function Generating Mechanisms

2024· dissertation· en· W4401633151 sur OpenAlexaff
Zachary Copeland

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimisation (clinical trials)MathematicsKinematicsAlgebraic numberAlgorithmComputationApplied mathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this work is on synthesising kinematic input-output (IO) function generators, specifically in the context of single degree of freedom four-bar linkages.The synthesis process typically involves minimising two key metrics: design error and structural error.Design error minimisation aims to reduce the arithmetic residual of the synthesis equation for the four-bar linkage, while structural error minimisation focuses on minimising the difference between prescribed and generated output parameters.The latter is crucial for real-world performance evaluation as it directly impacts the physical performance of the linkage, albeit requiring computationally intensive non-linear optimisation algorithms.The objective of the research is to integrate the algebraic input-output equation across the input angle range to avoid explicit solution of the non-linear structural error optimisation problem.This approach, termed continuous approximate algebraic inputoutput synthesis, aims to expand the dataset used for kinematic synthesis to infinity by minimising the residual of the dot product of two arrays containing linkage geometry and desired input-output function information.Continuous approximate algebraic input-output synthesis effectively and simultaneously achieves both design and structural error minimisation by extending the dataset cardinality to infinitely many points, while still functioning as a linear least squares optimisation.Comparisons with traditional non-linear structural error synthesis techniques demonstrates that continuous approximate algebraic input-output synthesis generates structural error minimised linkages with reduced errors between desired and synthesised functions.In addition to its computational efficiency, continuous approximate algebraic input-output synthesis is capable of producing improved results compared with classical problems within function generator synthesis, while also enabling combined type and dimensional synthesis, eliminating the need to define the linkage type beforehand.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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