Fabrication, modeling and optimization of an ionic polymer gel actuator
Notice bibliographique
Résumé
The modeling of the electro-active behavior of ionic polymer gel is studied and the optimum conditions that maximize the deflection of the gel are investigated. The bending deformation of polymer gel under an electric field is formulated by using chemo-electro-mechanical parameters. In the modeling, swelling and shrinking phenomena due to the differences in ion concentration at the boundary between the gel and solution are considered prior to the application of an electric field, and then bending actuation is applied. As the driving force of swelling, shrinking and bending deformation, differential osmotic pressure at the boundary of the gel and solution is considered. From this behavior, the strain or deflection of the gel is calculated. To find the optimum design parameter settings (electric voltage, thickness of gel, concentration of polyion in the gel, ion concentration in the solution, and degree of cross-linking in the gel) for bending deformation, a nonlinear constrained optimization model is formulated. In the optimization model, a bending deflection equation of the gel is used as an objective function, and a range of decision variables and their relationships are used as constraint equations. Also, actuation experiments are conducted using poly(2-acrylamido-2-methylpropane sulfonic acid) (PAMPS) gel and the optimum conditions predicted by the proposed model have been verified by the experiments.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».