Design optimization and simulation of a 3D printed cable-driven continuum robot using IKM-ANN and nTop software
Notice bibliographique
Résumé
The first aspect of the paper focuses on presenting the innovative design of a new continuum robot, which was initially conceptualized using SolidWorks and then brought to life through 3D printing. This section illustrates the construction process, detailing the wiring method and the separator between each section of the robot. A key feature of the newly proposed design is the ball-like shape on the upper side of each disk, allowing each disk to rotate freely and gracefully in conjunction with the next one. To further enhance the design, the disk was optimized using nTopology software, an AI-based solution that reduces weight while maintaining performance. This modern engineering tool proved to be instrumental in addressing engineering challenges effectively. Subsequently, both the original and optimized disks were fabricated using 3D printing technology. In addition to the physical construction, the study employed an Artificial Neural Network (ANN) coupled with Particle Swarm Optimization (PSO) to simulate the developed model by solving its inverse kinematic model. The findings from this research have paved the way for a new continuum robot design that can be trained using the ANN-PSO method. Furthermore, the powerful nTopology tool was demonstrated to be capable of skillfully optimizing any given components without sacrificing performance.
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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 | 0,000 | 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 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 ».