Contributions to the structural analysis of parallel manipulators with reduced mobility
Bibliographic record
Abstract
A l'étape de réalisation durant la conception d'un robot, les analyses cinématique, statiques, dynamique et celles des torseurs statiques de contrainte sont des taches fondamentales. En outre, si l'élasticité des maillons est considérée, les analyses élastostatique et élastodynamique deviennent nécessaires. Ces analyses son plus difficiles pour les systèmes robotiques à architecture parallèle que pour ceux à architecture sérielle.Cette thèse vise à développer une méthodologie complète des analyses élastostatique, élastodynamique et de torseurs statiques de contrainte de systèmes mécano robotiques, tout en mettant l'accent sur les architectures parallèles à mobilité reduite. D'abord, une méthode systématique pour le calcul des torseurs statiques de contrainte d'un système mécanique, imposée par les couples cinématiques, est proposée. Cette méthode permet au concepteurfacilement gérer l'analyse de torseurs statiques de contraintes de robots à architecture parallèle. à l'étape suivante, en considérant l'élasticité, une méthode originale pour l'analyse élastostatique des robots parallèles est proposée. Cette méthode est basée sur le concept du ressort généralisée. Avec les ingrédients essentiels, les matrices de raideur et de masse, l'analyse élastodynamique du robot est obtenue. Bien que ses analyses soient motivés par les caractéristiques particulières d'un manipulateur à deux jambes en parallèle, appelé robot McGill générateur des mouvements de Schõnflies (SMG), elles sont aussi applicables à tout autre robot parallèle à deux jambes. Le SMG de McGill est capable de produire le sous-groupe de déplacement dit de Schõnflies, qui comprend des translations dans les l'espace tridimensionnel cartésien et une rotation autour d'un axe à orientation fixe, nécessaire pour la plupart des opérations de transfert. Enfin, en utilisant les analyses proposées, la conception structurale optimale du SMG de McGill est obtenue.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".