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Enregistrement W2091797644 · doi:10.1126/science.1211220

Torsional Carbon Nanotube Artificial Muscles

2011· article· en· W2091797644 sur OpenAlexaff
Javad Foroughi, Geoffrey M. Spinks, Gordon G. Wallace, Jiyoung Oh, Mikhail E. Kozlov, Shaoli Fang, Tissaphern Mirfakhrai, John D. W. Madden, Min Kyoon Shin, Seon Jeong Kim, Ray H. Baughman

Notice bibliographique

RevueScience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial muscleCarbon nanotubeMaterials scienceRotation (mathematics)ElectrodeYarnFluidicsComposite materialNanotubeBendingTwistRotational speedNanotechnologyMechanical engineeringActuatorComputer scienceChemistryElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rotary motors of conventional design can be rather complex and are therefore difficult to miniaturize; previous carbon nanotube artificial muscles provide contraction and bending, but not rotation. We show that an electrolyte-filled twist-spun carbon nanotube yarn, much thinner than a human hair, functions as a torsional artificial muscle in a simple three-electrode electrochemical system, providing a reversible 15,000° rotation and 590 revolutions per minute. A hydrostatic actuation mechanism, as seen in muscular hydrostats in nature, explains the simultaneous occurrence of lengthwise contraction and torsional rotation during the yarn volume increase caused by electrochemical double-layer charge injection. The use of a torsional yarn muscle as a mixer for a fluidic chip is demonstrated.

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 seuil0,003

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations580
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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