MARC

 008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016935296
■00520240214101915
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380416290
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30688057
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a629.8
■1001  ▼aTong,  Dezhong.
■24510▼aExploration  of  the  Synergy  Between  Computational  Mechanics  and  Robotics  for  Slender  Structures▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  California,  Los  Angeles.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(198  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Jawed,  Mohammed  Khalid.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Los  Angeles,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aSlender  structures,  widely  found  from  natural  environments  (e.g.,  tendrils)  to  engineering  applications  (e.g.,  flexible  electronics),  frequently  experience  geometrically  nonlinear  deformations  and  substantial  topological  changes  when  exposed  to  simple  boundary  conditions  or  modest  external  stimuli.  On  one  hand,  the  nonlinear  dynamics  of  slender  structures  present  considerable  challenges  for  the  automated  manipulation  of  these  structures  by  robots.  On  the  other  hand,  the  automated  interactions  between  robots  and  such  structures  also  open  up  opportunities  to  enhance  our  understanding  of  the  mechanics  governing  slender  structures.  This  dissertation  focuses  on  the  synergy  between  computational  mechanics  and  robotics  for  the  manipulation  and  study  of  slender  structures.  Specifically,  it  delves  into  discrete  differential  geometry  (DDG)-based  simulations,  an  emerging  field  in  computational  mechanics,  to  develop  a  comprehensive  sim2Real  manipulation  framework  for  generating  task-oriented  deformable  manipulation  strategies.  Moreover,  we  conduct  automated  experiments  to  gain  valuable  insights  into  the  behavior  of  slender  structures.  Our  contributions  can  be  categorized  into  three  main  areas:First,  we  develop  a  penalty-energy-based  method  and  combine  it  with  Kirchoff  rod's  theory  to  simulate  rod  assemblies  with  frictional  contact  responses.  Our  simulation  method  is  validated,  demonstrating  its  robustness,  accuracy,  and  efficiency  across  diverse  scenarios.  These  scenarios  include  modeling  flagella  bundling,  a  significant  biological  phenomenon  for  bacterial  navigation,  as  well  as  tying  knots.  These  numerical  validations  underscore  the  potential  of  our  approach  as  a  significant  step  toward  the  ultimate  goal  of  a  computational  framework  for  sim2real  manipulation  tasks.  We  then  combine  our  numerical  framework  with  desktop  experiments  to  investigate  the  mechanics  of  various  types  of  knots.Second,  we  combine  DDG-based  simulations,  scaling  analysis,  and  machine  learning  to  develop  a  sim2Real  framework  for  various  deformable  manipulation  tasks,  including  paper  folding  and  the  deployment  of  deformable  linear  objects  onto  rigid  substrates.  Our  sim2Real  framework  harnesses  the  precision  of  physical  simulations,  the  rapid  inference  capabilities  of  neural  networks,  and  the  enhanced  adaptability  conferred  by  scaling  analysis.  This  synergy  yields  robust,  accurate,  and  efficient  solutions  for  these  manipulation  tasks.  In  the  paper  folding  task,  a  physics-informed  model  is  learned  using  scaled  simulation  data,  enabling  the  creation  of  a  model  predictive  control  system  for  precise  paper  folding.  We  validate  the  effectiveness  of  this  physics-based  approach  through  extensive  robotic  experiments.  In  addition,  we  construct  a  physics-informed  manipulation  policy  within  the  same  framework  for  the  deployment  task.  This  policy  proves  to  be  robust,  accurate,  and  efficient  in  controlling  the  shape  of  various  deformable  linear  objects  during  deployments.  Furthermore,  we  demonstrate  the  potential  of  this  deployment  scheme  in  various  engineering  applications  including  cable  management  and  knot  tying.Finally,  we  delve  into  the  application  of  automation  science  to  explore  the  nonlinear  mechanics  of  slender  structures.  Traditional  experimental  platforms  (e.g.,  optical  platforms)  struggle  to  systematically  capture  the  numerous  boundary  conditions  and  corresponding  equilibriums  of  slender  structures.  To  address  this  challenge,  we've  designed  a  robotic  system  for  automated  experiments.  This  system  allows  us  to  investigate  one  of  the  fundamental problems  in  solid  mechanics:  the  buckling  of  an  elastic  rod  with  a  helical  centerline.  We  answer  this  problem  with  a  combination  of  theoretical  analysis,  numerical  simulation,  and  automated  robotic  experiments.  Then,  significant  advances  are  made  in  understanding  this  phenomenon,  uncovering  different  buckling  types  within  this  system,  including  continuous  buckling  and  snap  buckling.  Given  the  distinct  behaviors  of  these  two  types  of  buckling,  our  exploration  is  particularly  meaningful  in  demonstrating  how  various  buckling  can  be  triggered  within  a  single  system.  Our  automated  robotic  experiments  highlight  the  potential  of  robotic  technology  in  advancing  our  understanding  of  mechanics  through  intelligent  interactions  with  the  physical  world.
■590    ▼aSchool  code:  0031.
■650  4▼aRobotics.
■650  4▼aMechanics.
■653    ▼aAutomated  robotic  experiments
■653    ▼aComputational  mechanics
■653    ▼aComputer  graphics
■653    ▼aRobotic  manipulation
■653    ▼aSim2Real  manipulation
■690    ▼a0771
■690    ▼a0346
■690    ▼a0800
■71020▼aUniversity  of  California,  Los  Angeles▼bMechanical  Engineering  0330.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-03B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0031
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16935296▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books