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Enregistrement W2063492146 · doi:10.1109/iccme.2012.6275659

Dynamic model of micropipettes in piezo-assisted ICSI

2012· article· en· W2063492146 sur OpenAlexafffund
Issam Bahadur, James K. Mills

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSultan Qaboos University
Mots-clésPipetteNonlinear systemMechanicsActuatorDeflection (physics)PiezoelectricityVibrationEquations of motionDragMaterials sciencePhysicsClassical mechanicsAcousticsChemistryEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the full nonlinear equations of motion of an immersed glass micropipette driven longitudinally by a piezoelectric actuator are derived, based on Kane's method. The Morison equation is adopted to model the hydrodynamic forces in which the drag force is approximated with a viscous damping force. The model presented shows that the longitudinal vibration of a micropipette results in excitation of its out-of-plane, lateral eigenmodes. The nonlinear dynamic model is in good agreement with experimental observations in the literature. Furthermore, an immersed glass micropipette with imbedded mercury is also considered. Simulation results show that the lateral deflection of a micropipette tip increases by adding mercury. This result, however, is inconsistent with the experimental results. The discrepancy is possibly attributed to the assumption of zero relative motion between the mercury contained in the glass micropipette and the glass micropipette. Consequently, it is suggested that a more general nonlinear dynamic model should include the dynamic coupling effects of mercury due to its motion within the micropipette, as it vibrates longitudinally.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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'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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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