MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1978560739 · doi:10.1117/12.815866

Modeling and optimization of ionic polymer gel actuators

2009· article· en· W1978560739 sur OpenAlexaff
Choonghee Jo, Hani E. Naguib, Roy H. Kwon

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDeflection (physics)SwellingBoundary value problemActuatorElectric fieldBendingIonic bondingComposite materialDeformation (meteorology)PolymerIonComputer scienceChemistryOpticsPhysicsMathematicsArtificial intelligenceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electro-active behavior of ionic polymer gel was modeled and the optimum condition of decision parameters that maximize the deflection of gel was investigated. An actuation model characterizing the bending deformation of polymer gel under electric field was proposed considering the chemo-electro-mechanical parameters. In the modeling, swelling or shrinking phenomenon due to the difference of concentration at the boundary between the gel and solution was considered first before the electric field is applied. Then, bending deformation under the concentration difference of ions was calculated. Differential osmotic pressure at the boundary of gel and solution determine the degree of swelling or shrinking of gel. From this actuation behavior, strain or deformation of gel is calculated. To find the optimum conditions for the deformation of gel, a non-linear constrained optimization model was proposed, where the equation for bending deflection of gel is used as the objective function and the relationship among the decision variables and the range of the variables are used as constraints. In the optimization model, electric voltage, thickness of gel, concentration of polyion in the gel, ion concentration in the solution and degree of cross-linking in gel were considered as decision variables. The predictions by the proposed model were compared with experimental data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIEMême sujetDielectric materials and actuatorsTravaux en français237 207