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Enregistrement W2029956323 · doi:10.1109/acc.2012.6315387

A speed regulating scheme for air-turbine dental handpieces

2012· article· en· W2029956323 sur OpenAlexaff
Vahid Zakeri, Siamak Arzanpour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRam air turbineDuty cycleElectronic speed controlSolenoid valvePulse-width modulationController (irrigation)Computer scienceControl theory (sociology)PID controllerProcess (computing)TurbineAutomotive engineeringMechanical engineeringEngineeringTemperature controlVoltageControl (management)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air-turbine dental handpieces (ATDH) are used in most of dental practices as the main cutting tool. However, the speed of these handpieces is reduced while cutting a tooth; because no speed controller has been provided for them. This speed-reduction decreases the cutting efficiency of air-turbine handpieces. A review of literature indicated no study concerned with designing a speed controller for ATDH. Thus, in this paper, a control scheme is proposed for regulating the speed including `measurement', `actuation', and `controller-design' stages. An accelerometer was employed to capture vibrations of the handpiece; and the frequency associated with the first peak in the spectrum was indicated to represent the speed. An on/off solenoid valve with pulse-width modulation (PWM) technique was employed to regulate the speed through controlling the input pressure to the handpiece. Changing the duty-cycle of the PWM pulses could vary the speed. A process model from the applied duty-cycle to the measured speed was obtained. This process model includes a linear dynamic and a nonlinear static part. Then, a proportional-integral- (PI) controller was selected, and the gains were tuned. The practicality and efficiency of the proposed control scheme with the PI controller was confirmed by experimental results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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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