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Enregistrement W158873087 · doi:10.1139/tcsme-2007-0005

A LOW COST MACRO-MICRO POSITIONING SYSTEM WITH SMA-ACTUATED MICRO STAGE

2007· article· en· W158873087 sur OpenAlexaffvenue
Eric Ho, Rob Gorbet

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensUniversity of WaterlooHoneywell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActuatorSMA*Positioning systemMacroFlexibility (engineering)Computer scienceElectronicsMechanical engineeringEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Macro-micro systems allow high-resolution positioning over greater ranges of operation that would be achievable with precision positioning systems. Piezoceramic actuators have established themselves as the principle technology for commercial micro-positioning applications, and the trend in research is to push the limits of resolution down to the nanometer and sub-nanometer scales. Other smart materials offer the potential for lightweight, continuous actuation over small ranges, and hence may be useful in micro-positioning applications. This work focuses on the potential for SMA actuators to enable low-cost micro-positioning. Compared to piezos, SMA offer longer range and lower actuation voltages, enabling lower-cost drive electronics and removing the need for costly precision mechanical amplification stages. A prototype single-axis macro-micro positioning system is described, with a macro range of 200 mm and relative positioning precision of better than 5 5μm. The micro stage is driven by an NM70 SMA actuator from NanoMuscle. Macro and micro stages are modelled and controllers developed, and experimental system performance is evaluated. The success of the system provides an inexpensive platform for the study of macro-micro positioning issues such as stage coupling, friction, and drive flexibility, as well as for the position control of SMA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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