3D Positioning of a Stewart Platform Using Soft Pneumatic Actuators: A Design Approach
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the application of a novel soft bellows pneumatic actuator (SBPA) into an advanced mechatronic system specifically, a Stewart platform, is investigated.Our previously research has demonstrated that the newly designed SBPA can generate forces exceeding 100 N, achieving a contraction ratio greater than 40% relative to its maximum length, and reaching motion speeds above 60 mm/s.Moreover, precise linear positioning within 10 μm has been achieved through the application of a Linear Quadratic Regulator (LQR).To further evaluate the capabilities of the developed actuator, a six-degree-of-freedom Stewart platform was designed using three identical SBPAs.The 3D positioning of the platform was evaluated under open-loop control, using a camera-based system to track the displacement of key points on the platform for model identification and validation of the control results.The developed Stewart platform achieved a positioning error of 1.1% at the centre of the platform when all SBPAs were activated.Additionally, the platform's dynamic performance was assessed by actuating the SBPA with sinusoidal inputs at varying frequencies.At 1 Hz, the platform exhibited consistent vibrational motion, indicating its potential for use in vibration-based applications.This study advances the development of SBPAs and provides insight into their integration in complex mechatronic systems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».