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Enregistrement W7161826519 · doi:10.82308/42846

Modelling and simulation environment for force-feedback multibody systems

2011· dissertation· en· W7161826519 sur OpenAlexaboutno aff
Majid Sheikholeslami

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésESPACEUrban network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous d'ecrivons ici un environnement de simulation développé pour les dispositifs de retour d'effort. Cet environnement est basé sur le Multibody Toolbox (MuT) mis au point par l'Agence spatiale canadienne, qui a la capacité de manipulation symbolique en utilisant Maple et Matlab/Simulink afin de traiter de l'interface numérique. L'environnement de simulation sert un double objets: (1) la modélisation, l'analyse dynamique et la visualisation de systèmes multicorps pour aider à la conception des dispositifs de retour d'effort, (2) la génération de modèles de systèmes dynamiques afin de servir des environnements virtuels avec lesquels un appareil physique de retour d'effort tente d'avoir interaction. Le deuxième objectif implique également l'intégration du logiciel en question avec celui pour la commande en temps réel Quanser QuaRC afin de contrôler le dispositif de retour d'effort. Ce travail porte en particulier sur la classe de dispositifs qui emploient le paradigme de commande par impédance. Les dispositifs de retour d'effort et les modèles d'environnement virtuel emploient souvent des topologies des systèmes mécaniques qui peuvent être représentées par chaînes d'éléments multicorps couplés en boucle fermée. Pour tous les deux principaux objectifs ci-dessus, l'examen des contraintes cinématiques explicitement données dans la dynamique et le contrôle des modèles sous-jacents des systèmes multicorps a une importance primordiale. Le cadre de simulation est capable d'utiliser des techniques efficaces de stabilisation afin de fournir la performance ciblée tout en étant également capable de gérer des systèmes non-conservateurs qui gagnent de l'énergie au cours de la simulation, comme si l'algorithme de contrôle injectait de l'énergie dans le système. La simulation des systèmes contraints a reçu une attention considérable durant les dernières années. Cependant, les problèmes issus d'une interprétation plus large de problème de mouvement constraint ne sont pas vraiment pris en considération. Une telle interprétation représente par la connection d'un logiciel de simulation dynamique à un dispositif faisant partie du matériel. C'est le cas de dévirage haptique basé sur des mécanismes de retour d'effort. Ces aspects seront illustrés par des simulations et un banc d'essai expérimental.

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 enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
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