Fiber-mirror integrated compliant mechanical system for measuring force and displacement simultaneously
Notice bibliographique
Résumé
Measuring force and displacement in some environments is not a straight forward task. For example, in the presence of flammable materials or when surgery robots are dealing with human body, force and displacement sensors should be redesigned for this use. In surgical applications, the sensors have to be electrically passive and EMI compatible. Many kinds of sensors have been introduced for this application, namely, peizoresistive, strain gauges, etc. Although these sensors have many advantages in this regard, they are neither compatible with EMI environments nor electrically passive. So, a novel method of optical sensing need to be developed for these applications. The optical sensors may be fabricated in micro scales to overcome aforementioned needs. Some examples of optical force sensors work based on light transmission in optical fibers [1]. The proposed optical sensor is quite simple and it measures both force and displacement using only one moving object. In the proposed system, light from an optical fiber is reflected by an integrated mirror fabricated through micromachining. The light that gets coupled back into the fiber is dependent on the gap and angular misalignment between the fiber and mirror that varies with applied force and displacement. Finite element modeling of the sensor was carried out with COMSOL and optical loss was estimated for different applied forces. This paper presents the design, modeling and performance behavior of the proposed system in terms of optical loss for different applied loads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».