MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404200251 · doi:10.23977/acss.2024.080617

Trajectory Planning of Rotor Welding Manipulator Based on an Improved Particle Swarm Optimization Algorithm

2024· article· en· W4404200251 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueAdvances in Computer Signals and Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticle swarm optimizationRotor (electric)WeldingManipulator (device)Computer scienceSwarm behaviourTrajectoryMulti-swarm optimizationAlgorithmMathematical optimizationEngineeringMechanical engineeringArtificial intelligenceMathematicsRobotPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rotor is the main core component of the powder separator, and the processing quality of the rotor directly affects the working efficiency of the separator and the operation safety of the separator, for the problems of unprotected welding quality of the rotor of the separator and high labor intensity of manual labor, for the problem of time-optimal trajectory planning of the welding robot, the welding robotic arm as the object of the study, using the D-H method of modeling and forward and inverse kinematics analysis. An improved particle swarm algorithm is proposed to optimize the trajectory of a spin-welding robot arm due to the inefficiency of traditional robot trajectory planning and unstable operation. The method effectively combines the 3-5-3 polynomial interpolation function with the improved algorithm using time as the fitness function. By comparing the traditional particle swarm algorithm, it is shown that the improved algorithm can be better applied to the time-optimal trajectory planning of the welding robot arm.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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 revueAdvances in Computer Signals and SystemsMême sujetRobotic Path Planning AlgorithmsTravaux en français237 207