Analytical Stiffness Modeling and Experimental Validation for a Pneumatic Artificial Muscle
Notice bibliographique
Résumé
Since the introduction of assistive technologies for enhancing human mobility, there has been a high demand for compact, lightweight, powerful and energy efficient actuator. The Pneumatic Artificial Muscle (PAM) is a distinctive compliant pneumatic actuator, which has properties similar to the biological skeletal muscle, making it a great candidate for applications in human mobility assistive devices. Whereas the PAMs can be used actively or passively, until now, it has been mostly used in active applications to power various mechanisms, such as robotic arms, most notably the Shadow Robot Company Dextrous hand. For those applications, static and dynamic models of PAM have been developed by researchers to fairly accurately predict the muscle-force carrying capabilities and muscle contraction distance behavior, respectively. However, limited passive models have been developed, with results varying from acceptable to poor in terms of accuracy. Recognizing the significance of characterizing the PAM passive behavior, especially for legged locomotion application, this paper proposes a PAM stiffness model that is based on Newtonian mechanics and considers geometric, mechanical and material properties of the muscle. The proposed stiffness model is experimentally validated for a wide range of operating conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».