Design of a MRI-compatible dielectric elastomer powered jet valve
Notice bibliographique
Résumé
Binary Pneumatic Air Muscles (PAM) arranged in an elastically-averaged configuration can form a cost effective solution for Magnetic Resonance Imaging (MRI) guided robotic interventions like prostate cancer biopsies and brachytherapies. Such binary pneumatic manipulators require about 10 to 20 MRI-compatible valves to control the pressure state of each PAM. In this perspective, this paper presents the design of a novel dielectric elastomer actuator (DEA) driven jet-valve to control the states of the PAMs. DEAs are MRI compatible actuators that are well suited to the simplicity and cost-effectiveness of the binary manipulation approach. The key feature of the proposed valve design is its 2 stages configuration in which the pilot stage is moved with minimal mechanical friction by a rotary antagonistic DEA made with acrylic polymer films. The prismatic geometry also integrates the jet nozzle within the DEA volume to provide a compact embodiment with a reduced number of parts. The low actuation stretches enabled by the rotary configuration minimize viscoelastic losses, and thus, maximize the frequency response of the actuator while maximizing its reliability potential. The design space of the proposed jet valve is studied using an Ogden hyperelastic model and the valve dynamics is predicted with a 1D Bergstrom-Boyce viscoelastic model. Altogether, the low friction of the pilot stage and optimized DEA dynamics provide an experimental shifting time of the complete assembly in the 200-300ms range. Results from this work suggest that the DEA driven jet valve has great potential for switching a large number of pneumatic circuits in a MRI environment with a compact, low cost and simple embodiment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».