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Enregistrement W4405846327 · doi:10.1109/icmra62519.2024.10809112

MagFloor: a Universal Magnetic Levitation Platform for Flexible Manufacturing

2024· article· en· W4405846327 sur OpenAlexafffund
Yang Wang, Mir Behrad Khamesee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Bearings and Levitation Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMagnetic levitationLevitationComputer scienceMechanical engineeringEngineeringMagnet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The magnetic levitation (maglev) technology supports contactless and frictionless operations using permanent-magnet movers and coil stators. The movers can be constructed using Halbach arrays (HAs) or disc magnets (DMs). The MagFloor platform equipped with a square coil array is developed to actuate both types of movers compatibly, covering a 1.8m-by-2.4m horizontal working area. The Lorentz force and torque (wrench) models between the magnet movers and copper-wired square coils are established using data-driven approaches. The implementation time cost of the wrench models for the HA and DM movers on the programmable logic controller (PLC) is 2.3 μs and 4.1 μs per mover-coil-pair, respectively. The mover poses are measured using an optical sensing system and controlled at 1 kHz. The HA mover has unlimited yaw angle rotations and a maximum 7.5mm air gap. The maximum air gap and roll and pitch range of the DM mover are 65mm and ±45°, respectively. The horizontal motion range for both movers is only limited by the platform geometry. The HA and DM movers verified on a small-scale platform will be studied on the proposed maglev platform (MLP). The horizontal operating range of the MLP is expandable using a modular design to a large scale for future research on flexible manufacturing 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,205 · 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'admission2
Résumé présentoui

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