MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3154283037

Material optimization for ladder climbing robot

2020· dissertation· en· W3154283037 on OpenAlexfundno aff
Oğulcan Turhanlar

Bibliographic record

VenueeArsiv - Adu (Adnan Menderes University) · 2020
Typedissertation
Languageen
FieldEngineering
TopicSoft Robotics and Applications
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
KeywordsRobotClimbingComputer scienceMechanical engineeringEngineeringArtificial intelligenceStructural engineering
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bu tez çalışmasında, merdiven çıkma, engele tırmanabilme yeteneklerine sahip bir robotik sistem tasarlanmış, gerekli analitik hesaplamalar ve nümerik analizler uygulanmıştır. Tasarlanan robotik sistem evsel ve endüstriyel çalışma alanlarına uygundur. Bu amaçla, robotun hareket sistemi hibrit olacak şekilde planlanmıştır. Hibrit hareket sistemi üç tekerlek ve bu üç tekerleğin birleşimi ile hareket edebilen bacaklar ile oluşturulmuştur. Analitik hesaplamalar kısmında, belirlenen yapı elemanları (kaplin, şaftlar) S235, diğer yapı elemanları PLA malzeme ile modellenmiş ve hesaplamalar doğrultusunda sistemin güç, tork ve ivme değerleri bulunmuştur. Aynı malzeme konfigürasyonu nümerik analiz yazılımı ANSYS Rigid Body Dynamics modülünde modellenerek sonlu elemanlar yöntemi ile hesaplanmış ve benzer sonuçlar elde edilmiştir. Bu kıyaslama işlemi ile modellemenin doğrulanmasının ardından tork, güç ve ivme değerleri nümerik hesaplamalar ile S235, Al6061, PLA ve ABS malzemelerinden oluşan şase için uygulanmıştır. Elde edilen değerler sistemin kritik bileşenleri olarak belirlenen iç şaft, merkez şaft ve dış dişli parçalarına uygulanarak malzeme dayanımları incelenmiştir. Bu çalışmalar doğrultusunda tasarımı gerçekleştirilen merdiven tırmanan robot şasesinin, mekanik dayanımlar ve enerji verimliliği göz önünde bulundurularak PLA malzemesinden üretilmesi uygun bulunmuştur. Geliştirilen sistemin çalışmasında 67.5 Watt güç ihtiyacı olacağı hesaplanmıştır.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.608
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.192
Teacher spread0.180 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueeArsiv - Adu (Adnan Menderes University)Same topicSoft Robotics and ApplicationsFrench-language works237,207