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Enregistrement W1965888444 · doi:10.1177/0954406212436443

Feedback/feedforward modeling and control of electroosmotic flow in a T-shape microchannel

2012· article· en· W1965888444 sur OpenAlexaff
Saeid Movahed, Babak Assadsangabi, Mohammad Eghtesad, Reza Kamali

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeed forwardController (irrigation)Control theory (sociology)Computer scienceMicrofluidicsFlow control (data)Control engineeringMicrochannelFeedforward neural networkFinite element methodVolumetric flow rateFuzzy control systemFlow (mathematics)Artificial neural networkFuzzy logicEngineeringArtificial intelligenceControl (management)Materials scienceMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electroosmotic effect is usually utilized to generate the flow field in microfluidic systems. In many of these microdevices, an accurate control over the output flow rate of the microfluidic part is necessary for the successful operation of the whole system. In this study, a combined feedback/feedforward strategy is proposed to control the output flow rate in a micro-T-junction. First, finite element model of the electroosmotic flow in the T-junction is generated; second, using the adaptive neural fuzzy inference system, the finite element model forms a basis for generating training data for building an inverse model of the flow in the micro-T-junction. This inverse model serves as a controller in the feedforward part of the system. Then, in order to make the controller robust against disturbances and uncertainties such as dimensional tolerances, a Mamdani-type fuzzy logic controller is incorporated in the feedback part of the controller. Finally, simulation results are presented in order to proof the performance of the designed controller.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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