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Enregistrement W1988671497 · doi:10.1088/0964-1726/20/1/015014

Controllable biomimetic adhesion using embedded phase change material

2010· article· en· W1988671497 sur OpenAlexaff
Jeffrey Krahn, Dan Sameoto, Carlo Menon

Notice bibliographique

RevueSmart Materials and Structures · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhase changeMaterials scienceAdhesionPhase (matter)Phase-change materialNanotechnologyComposite materialEngineeringEngineering physicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many cases, such as in the instance of climbing robots or temporary adhesives, there is the need to be able to dynamically control the level of adhesion a biomimetic dry adhesive can provide. In this study, the effect of changing the backing layer stiffness of a dry adhesive is examined. Embedding a phase change material within the backing of a synthetic dry adhesive sheet allows the stiffness to be tailored at different points of a preload and adhesion cycle. Larger contact areas and more equal load sharing between adhesive fibres can be achieved by increasing the backing layer stiffness after initial deformation when the adhesive backing is loaded in its softened state. Adhesion behaviour is examined when the backing layer is maintained in solid and softened phases during complete load cycles and for load cycles under the condition of contact with the softened phase backing followed by pull-off during the solid phase. Absolute adhesion force is increased for trials in which a soft backing layer hardens prior to pull-off. This effect is due to the increased contact area made between the rounded probe and the softened material during preloading and the more equal load sharing condition during pull-off when the backing layer becomes stiff again.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations56
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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