Quantitative comparison of cable models through dimensional analysis
Notice bibliographique
Résumé
The use of cables enables the design of Cable-Driven Parallel Robots (CDPRs) of various sizes and payloads. However, this scalability does not always extend to their mechanical models: different sizes and payloads generally require different models. Unlike standard robots, CDPR cables are prone to sag and stretch. These phenomena are well documented, and several models have been proposed to describe them. Despite this, there is no established method for selecting the most appropriate model for a given application. This article addresses this issue by proposing a quantitative comparison using dimensional analysis applied to four common cable models: Massless Rigid, Massless Elastic, Catenary, and Catenary Elastic. The method compares cable-end positions under identical loading conditions for each model. A simulation study compares computed and predicted data, showing that the relative error of a model can be predicted with this approach. A large-scale CDPR is then used for experimental validation. The proposed methodology and results suggest that dimensional analysis is a valid tool for selecting the appropriate cable model. • Novel method using dimensional analysis to find cable-end positional error. • Implementation uses massless rigid cable model, simplifying and speeding setup. • Applicable across diverse Cable-Driven Parallel Robot (CDPR) designs.
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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 ».