On the geometrical and mechanical multi-aspect optimization of PPy/MWCNT actuators
Notice bibliographique
Résumé
Polypyrrole (PPy) conducting polymers as one of the most well-known actuation materials have shown numerous applications in a variety of fields such as biomedical devices as well as biomimetic robotics. This study investigates the multiobjective optimization of a PPy/MWCNTs actuator through an electrochemomechanical model. The multilayer actuator is composed of a PVDF layer, as the core membrane and an electrolyte reservoir, as well as two one layer of a conjugated polymer and one layer of multiwalled carbon nanotubes deposited on each side of the PVDF layer. In order to obtain the optimum values for each decision variable (i.e., geometrical and electrochemical), the two main outputs of the bending actuator, the tip displacement and blocking force, have been mathematically modeled and formulated as the objective functions. A multiobjective optimization algorithm is applied to simultaneously maximize the blocking force and tip displacement generated by the actuator. Furthermore, a range for each design variable is defined within which none of the objective functions of the film-type actuator dominates the other one while they are both kept within an acceptable range. The results obtained from the mathematical model are experimentally verified. Moreover, in order to determine the performance of the fabricated actuator, its outputs are compared with their counterparts of a neat PPy actuator.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».