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Enregistrement W2275348410

Design and development of functional dry adhesives and their applications

2014· dissertation· en· W2275348410 sur OpenAlexfundno aff
Jeffrey Krahn

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdhesiveMaterials scienceNanotechnology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional dry adhesives are dry adhesives that rely on dry adhesive structures for adhesion but also include additional functionality that enables adhesion switching or sensing capabilities.This thesis describes the design and testing of functional dry adhesives.Electro-dry-adhesives with flexible electrodes were fabricated.When a high voltage was applied to the flexible electrodes, fabricated from mixing and curing Carbon Black (CB) and polydimethylsiloxane (PDMS), an electrostatic field was generated between opposing electrodes and between the Electro-dry-adhesive and the surface it was attached to.The generated electrostatic field resulted in an increased shear adhesion force over the shear adhesion measured without the applied electrostatic field applied as well as the ability to self-preload.Magnetic field switchable dry adhesives were designed with a backing layer composed of iron oxide particles embedded within PDMS.The design of the dry adhesive backing layer allowed increased or decreased measured adhesion forces when the magnetic field was present during only the pull-off portion of the normal dry adhesion test cycle depending on the orientation of the magnetic field.Decreased adhesion was observed when the magnetic field was present during either the entire adhesion test cycle or when the magnetic field was present during only the preload portion of the dry adhesion test cycle regardless of the orientation of the magnetic field.Force and torque sensing dry adhesives were designed and fabricated by molding CB-PDMS.Force sensing was observed when the device was both compressed and extended by measuring a change in the resistance across the device terminals.Torque sensing was observed when the dry adhesive backing layer was twisted again by comparing resistance changes across the device terminals.The design of the force and torque sensing dry adhesives allowed the user to differentiate between forces in compression and extension as well as torques.Finally, a low cost method of fabricating dry adhesives was developed that utilizes commercially available meshes as a mold.The ability to utilize commercially available meshes instead of cleanroom fabrication techniques may save on overall fabrication costs and allow dry adhesives to be fabricated in large sheets.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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