The optimum design of epicyclic trains of spherical cam-roller pairs /
Notice bibliographique
Résumé
Many a robotic pitch-roll wrist uses a bevel-gear differential train to drive the gripper. The innovative design of pitch-roll wrists using spherical cam-roller pairs is currently underway at McGill University's Centre for Intelligent Machines, with the aim of overcoming the drawbacks of bevel-gear trains. This innovative design relies on Speed-o-Cam, a new concept of speed-reduction mechanisms based on cams and pure-rolling contact, intended to replace gears and harmonic drives in applications where backlash, friction, and flexibility cannot be tolerated. The new mechanism consists mainly of a spherical conjugate cam subassembly and two roller-carrying disks. We start with a study of cam curvature, with special focus on its machinability. Drawing from experience, we introduce the hypothesis that high curvature changes of a cam profile are at the source of the concentration of machining errors. As a consequence, the machining accuracy of the concave regions in a cam profile is substantially lower than that of its convex regions. To produce a more accurate cam we developed the geometric condition that guarantees a fully convex spherical cam profile. The optimum design of the pitch-roll mechanism based on cam-roller pairs is reported here. The optimization is intended to simplify the subassembly of spherical conjugate cams of the old design by means of a layout of two pairs of spherical mechanisms of the Stephenson type and two conjugate cams mounted on distinct shafts. We focus on the optimum design of both the spherical cam-roller mechanism and the spherical Stephenson mechanism.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».