MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6903323334 · doi:10.1109/icrom64545.2024.10903640

Customized Biomimetic Tendon Pullley in Cable-Driven Robots: A Parametric Approach

2024· article· en· W6903323334 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensAstraZeneca (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulleyParametric statisticsTendonHexapodProcess (computing)Bézier curveParametric modelReduction (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cable-driven robotic systems, the design of Biomimetic Tendon Pulleys, which serve as conduits for tendon movement, is crucial for minimizing friction, reducing mechanical wear, and ensuring efficient force transmission. This paper presents a parametric design approach for customizing Biomimetic Tendon Pulleys in robotic applications. By leveraging parametric techniques, the design process is automated, allowing for real-time optimization of key parameters such as Biomimetic pulley curvature, material properties, and geometric configuration. Mathematical modeling using Bezier curves to achieve a smooth transition along the tendon path, significantly reducing frictional losses. The proposed approach is demonstrated through the design of a Biomimetic Tendon Pulley for a biomimetic robotic finger, which leads to the expected improvement in movement resolution and a significant reduction in frictional forces. This study provides a robust framework for developing customized Biomimetic Tendon Pulleys across a wide range of robotic systems, improving overall efficiency, durability, and performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSoft Robotics and ApplicationsTravaux en français237 207