Modelling and Validation of a Cable-Assisted Robotic System for Machining Application
Notice bibliographique
Résumé
In the rapidly evolving landscape of manufacturing processes, robotic systems have gained prominence for their precision and efficiency. A cable-assisted robotic system (CARS) tailored for machining operations, offering enhanced stiffness is presented in this thesis. This thesis aims to understand CARS dynamic behaviour by experimentally examining the system under various conditions. These conditions include equilibrium and imbalance states, varying the robot postures, and varying the pulley locations. Understanding the influence of these variables aids in determining the feasibility of such a system. Additionally, the influence of the cables on the systems is examined. Cable types are varied from solid to stranded, as well as the number of cables and the size of the cables. The cable tension is also manipulated and the effects are investigated. The cables act as massless redundant links providing the robot with additional stiffness, however the extent to which additional stiffness is applied needs to be determined. CARS is also examined in a quasi-static state. The quasi-static state differs from the static, impacting the stability limits at the low frequencies and giving a better understanding of the dynamics of the system for machining applications. Finally, CARS is tested in machining by performing chatter tests under the use of different cables. Furthermore, this thesis presents a novel mathematical model for CARS, consisting of a semi-empirical cable model integrated with a serial robot model. The cable properties are identified experimentally, while the robot properties are determined using optimization techniques. The model is derived using the Euler-Lagrange method, and is validated by simulating CARS response and comparing it to the results obtained through experimentation. Finally, the model is optimized using a genetic algorithm to determine the cable configuration that maximizes the dynamic stiffness. These findings have implications for robotic machining applications and broader industrial robotics.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».