Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient and Robust Modeling of Nonlinear Mechanical Systems

論文の概要: Efficient and Robust Modeling of Nonlinear Mechanical Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06639v1
Date: Fri, 06 Feb 2026 12:02:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.233122
Title: Efficient and Robust Modeling of Nonlinear Mechanical Systems
Title（参考訳）: 非線形力学系の効率的ロバストモデリング
Authors: Davide Tebaldi, Roberto Zanasi,
Abstract要約: 非線形力学系の力学モデルの新しい定式化法を提案する。提案モデルでは, 測定ノイズに対するロバスト性の観点から, 優れた性能が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The development of efficient and robust dynamic models is fundamental in the field of systems and control engineering. In this paper, a new formulation for the dynamic model of nonlinear mechanical systems, that can be applied to different automotive and robotic case studies, is proposed, together with a modeling procedure allowing to automatically obtain the model formulation. Compared with the Euler-Lagrange formulation, the proposed model is shown to give superior performances in terms of robustness against measurement noise for systems exhibiting dependence on some external variables, as well as in terms of execution time when computing the inverse dynamics of the system.
Abstract（参考訳）: 効率的で堅牢な動的モデルの開発は、システムと制御工学の分野において基本的なものである。本稿では, 自動車およびロボットのケーススタディに応用可能な非線形力学系の動的モデルに対する新しい定式化と, モデル定式化を自動的に得るためのモデリング手法を提案する。オイラー・ラグランジュの定式化と比較すると,ある外部変数に依存する系に対する測定ノイズに対する頑健性や,システムの逆ダイナミクスを計算する際の実行時間において優れた性能が得られた。

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