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Enregistrement W7162029899 · doi:10.82308/47626

Contribution to the optimum design of Schönflies motion generators

2008· dissertation· en· W7162029899 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-François Gauthier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSCARARobotGenerator (circuit theory)Rotation (mathematics)TrajectoryDisplacement (psychology)Control theory (sociology)Mobile robotOptimization problem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a class of robots capable of a special type of motion, namely, those termed SCARA (Selective-Compliance Assembly Robot Arm). This class involves three independent translations and one rotation about an axis of fixed direction. Such motions are known to form a subgroup of the displacement group of rigid-body motions, termed the Schönflies subgroup. Most robots found in industry are of the serial type, but, over the years, researchers devised robots with parallel architectures, which offer increased stiffness. Moreover, with the motors installed on the fixed base, the links of parallel robots can be lighter, which allows for higher velocities and shorter cycle times. In this light, a parallel Schönflies-Motion Generator (SMG) was developed at McGill University. The McGill SMG is an innovative robot designed to provide Schönflies-motion capabilities of its mobile platform. In this work, contributions to the optimum design of Schönflies-Motion Generators are reported, in order to develop a second-generation McGill SMG prototype. First, a modified version of the orthogonal-decomposition algorithm (ODA) is introduced to solve equality-constrained optimization problems with arbitrary objective functions. This method is used to solve the optimization of the SCARA test trajectory, made by minimizing the variance of the kinetic energy of the payload. The outcome of this optimization is a trajectory that can be used as a standard to fairly compare the performance of the different SCARA systems available on the market. Then, using this optimum trajectory, the performance of the McGill SMG is evaluated using an innovative mobile platform, which was designed to enable unlimited rotation of the payload.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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