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Enregistrement W7162122370 · doi:10.82308/41858

Wheel-soil interaction modelling for rover simulation and analysis

2014· dissertation· en· W7162122370 sur OpenAlexaboutno aff
Ali Azimi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaised-relief mapGrid patternAgrégation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Afin de simuler et d'analyser les mouvements de robots mobiles (rovers) sur terrain déformable, il est essentiel de correctement modéliser les interactions entre les roues du véhicule et le terrain. Dans cette thèse, deux approches de modélisation seront présentées et analysées, avec leurs mises en œuvre dans un environnement de simulation en temps réel. La première approche est basée sur un modèle semi-empiriques de mécanique des sols. L'effet du passage répété d'un véhicule sur le terrain est pris en compte par le stockage de la déformation du terrain et du durcissement du sol sous les roues. Un champ de hauteur (Height Field) à haute résolution est utilisé pour modéliser la surface du terrain; les informations nécessaires sont stockées dans les sommets du champ de hauteur. Une approche originale est développée pour la mise en œuvre dans l'engin de simulation. Pour chaque roue en contact avec le sol mou, une contrainte de contact unilatéral est ajouté au solveur pour la direction normal au mouvement. Les forces dans le plan tangent, issus de la mécanique des sols, et la résistance au moment sont traités comme des fonctions multivaluées associées à des contraintes cinématique pour les variables complémentaires. Cette nouvelle formulation conduit à une représentation dynamique sous forme d'un problème de complémentarité linéaire. Les propriétés des contraintes sont définies en fonction des réactions du sol, calculées par le modèle semi-empirique à chaque pas de simulation. Avec cette approche, une simulation rapide et stable est obtenue. Dans la seconde approche, la répartition des contraintes normales et de cisaillement dans la zone de contact est déterminée en utilisant la mécanique des milieux continus avec une technique de calcul efficace par rapport à la modélisation par éléments finis. Nous proposons l'utilisation d'un champ de vitesses au voisinage de la zone de contact, dans une approche motivée par la nature physique du problème. Avec ce champ de vitesse, les changements progressifs du champ de contraintes sont calculées en recourant à la théorie d'élasto-plasticité classique et à une relation de comportement appropriée pour les sols. Contrairement aux approches par éléments finis, qui modélisent le sol en contact avec la roue comme un maillage haute résolution, notre approche est axée uniquement sur l'aire de contact roue-sol. En combinant cette approche avec un champ de hauteur comme représentation du terrain, la déformation élasto-plastique du sol et les changements dans le durcissement du sol sont directement pris en compte. En outre, en raison de la représentation élasto-plastique du sol, la dissipation d'énergie au cours du compactage du sol est aussi directement prise en compte. Le comportement dynamique de compaction et de glissement de la roue et la forme semi-elliptique de la répartition des contraintes normales sous la roue sont les résultats naturels du modèle proposé. Les résultats obtenus par cet approche sont comparés à des données disponibles dans des études expérimentales, et montre un bon accord avec la théorie pour un large domaine de valeur de glissement et de charge. En outre, un vaste ensemble d'expériences ont été menées en utilisant une version du rover Juno (Juno II) de l'Agence spatiale canadienne (ASC). L'analyse des résultats montre un bon accord entre le comportement expérimental des rovers et des simulations utilisant les deux modèles développés.

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 enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,662

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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