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Enregistrement W2111205911 · doi:10.1115/1.4005725

Fluid-Power Harvesting by Under-Foot Bellows During Human Gait

2012· article· en· W2111205911 sur OpenAlexfundno aff
Robin Chin, Elizabeth T. Hsiao‐Wecksler, Eric Loth

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésBellowsGaitHeelGait cyclePower (physics)Compression (physics)Computer scienceMechanical engineeringEngineeringStructural engineeringMaterials sciencePhysical medicine and rehabilitationPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pneumatic and hydraulic bellows were investigated for under-foot power harvesting during human walking. Placement under the heel allows the bellow to be compressed during the heel strike of the gait cycle, whereas placement under the metatarsal allows compression during the mid-stance and toe-off phases. In either case, body weight is used as the power source for a self-contained fluid power circuit. Once unweighted, air is drawn into the bellow through a one-way valve allowing the bellow to recharge as it expands during the swing phase of the gait cycle. A collapsible spring was placed inside the bellow to ensure full opened conditions for this phase. To evaluate this concept, experimental studies were conducted on two circular bellows with outside diameters of 4.13 cm and 6.35 cm placed under the heel or the metatarsal of the foot, on a person walking on a treadmill. These pressure profiles were then reproduced on a compression testing machine to investigate the power generated per cycle. During normal walking, the pneumatic bellows generated peak power levels of 20–25 W and maximum pressures of 450 kPa. The average power available over a single cycle was 1.5 and 4.5 W for the small and large bellows, respectively. This novel use of bellows demonstrates the ability to use these devices for regenerative fluid power harvesting capabilities during walking.

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)0,001
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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