Notice bibliographique
Résumé
Many a mechanical application involves power transmission from a high-speed motor to a low-speed load. However, existing speed-reduction mechanisms are usually a major sink of energy and information in mechanical transmissions. Energy and positioning information are lost through: (a) friction between sliding components; (b) compliance; and (c) backlash. A novel transmission for speed reduction, Speed-o-Cam, is currently under research at McGill University's Centre for Intelligent Machines (CIM). The transmission is based on the layout of pure-rolling indexing cam mechanisms, and hence, eliminates backlash and friction. Besides zero backlash and low friction losses, Speed-o-Cam also offers the possibility of high stiffness, another essential attribute for high-accuracy applications. This thesis focuses on the aspects of both model development and mechanical-parameter identification of a spherical prototype of Speed-o-Cam. Our main interest lies in identifying the mechanism stiffness. In order to conduct experiments on the prototype, a testbed was designed and fabricated. A mathematical model of the testbed is first formulated. Based on this model and the results of experiments, the parameters of the Speed-o-Cam prototype are identified. In the process, the stiffness and damping parameters of the couplings of the testbed are also identified. Power efficiency is an important indicator of speed reducing mechanisms. For the Speed-o-Cam prototype, this indicator is also estimated experimentally.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».