Cam-profile optimization by means of undercutting in cam-roller speed reducers
Notice bibliographique
Résumé
Speed-o-Cam, a family of speed-reduction mechanisms based on cams and pure-rolling contact, is currently under development at McGill University's Centre for Intelligent Machines. This family is intended to replace gears and harmonic drives in applications where backlash, friction, and flexibility cannot be tolerated. In this thesis, we focus on the internal and external planar Speed-o-Cam with both positive and negative actions. We introduce 2-4-6 and 2-4-6-8 polynomials to modify the cam profile around both the cusp and the blunt point of the profile to improve the cam dynamic and kinematic performance. In a third approach, we resort to a cubic spline to solve the same problem. We pay special attention to the curvature of the cam, especially in connection with its machinability. To this end, we resort to Fourier analysis and, thus, propose the concept of loss of geometric regularity, which measures curvature changes. Then, we propose one more concept, the effective machinability of a cam. Both machinability and effective machinability vary from 0% to 100%. We also study the pressure-angle distribution and derive the relationships between the pressure angle and the parameters of the cam. A method to decrease the pressure angle under negative action is introduced. Moreover, an application of Speed-o-Cam to the design of the driving units of wheeled mobile robots is reported in the thesis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».