論文の概要: Modeling and Generative-AI-Based Design of Load-Adaptive Gravity Balancing Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.31386v1
• Date: Fri, 25 Sep 2026 15:18:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.454597
• Title: Modeling and Generative-AI-Based Design of Load-Adaptive Gravity Balancing Mechanisms
• Title（参考訳）: 負荷適応重力バランス機構のモデリングと生成AIに基づく設計
• Abstract要約: 負荷適応型重力バランス機構(LA-GBMs)は、ペイロードの変動に応じてその特性を受動的に変化させることにより、様々な負荷条件を満たすことができる。 本研究では,特定の機構構造や機械的要素に依存しないLA-GBMの設計手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2304423040778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Load-adaptive gravity balancing mechanisms (LA-GBMs) can accommodate various loading conditions by passively changing their characteristics in response to payload variations. However, their design is difficult because both the desired mechanism motion and static equilibrium under variable payloads must be satisfied simultaneously. This study proposes a general design methodology for LA-GBMs that does not depend on specific mechanism architectures or mechanical elements. The necessary conditions for the potential fields of LA-GBMs are formulated, and two general forms are derived: an affine form representing the effect of payload mass and a factorized form representing state transitions associated with load adaptation and gravity balancing. These forms are then provided to generative AI as design requirements to generate candidate potential functions. The generated functions are analytically verified in terms of their conformity to the two general forms and the conditions required for valid LA-GBMs. Furthermore, the obtained potential functions are decomposed into individual terms, and an example of a method for constructing an LA-GBM by combining springs, counterweights, and function-generating linkage mechanisms is presented. By using potential functions as an intermediate representation, the proposed framework enables the generation of LA-GBM design candidates without prescribing a mechanism architecture in advance. Mechanical realizability and manufacturability of the generated potential fields remain important issues for future work.
• Abstract（参考訳）: 負荷適応型重力バランス機構(LA-GBMs)は、ペイロードの変動に応じてその特性を受動的に変化させることにより、様々な負荷条件を満たすことができる。 しかし, 所望の機構運動と可変ペイロード下での静的平衡の両方を同時に満たさなければならないため, 設計は困難である。 本研究では,特定の機構構造や機械的要素に依存しないLA-GBMの設計手法を提案する。 LA-GBMのポテンシャル場に必要な条件を定式化し、ペイロード質量の効果を表すアフィンフォームと、負荷適応と重力バランスに関連する状態遷移を表す因子化フォームの2つの一般的な形式を導出した。 これらのフォームは、潜在的な機能を生成する設計要件として生成AIに提供される。 生成された関数は、2つの一般的な形式と有効なLA-GBMに必要な条件との整合性の観点から解析的に検証される。 さらに、得られたポテンシャル関数を個々の用語に分解し、バネ、反重み、および関数生成リンケージ機構を組み合わせてLA-GBMを構築する方法の例を示す。 中間表現としてポテンシャル関数を用いることで、LA-GBM設計候補を事前にメカニズムアーキテクチャを規定することなく生成することができる。 生成するポテンシャル場の機械的実現可能性と製造性は、今後の研究にとって重要な課題である。

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