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Enregistrement W2345046720 · doi:10.1109/jmems.2016.2551222

Catheter-Based Microrotary Motor Enabled by Ferrofluid for Microendoscope Applications

2016· article· en· W2345046720 sur OpenAlexafffund
Babak Assadsangabi, Min Hian Tee, Simon Wu, Kenichi Takahata

Notice bibliographique

RevueJournal of Microelectromechanical Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésFerrofluidRotor (electric)Materials scienceLevitationNeodymium magnetMagnetPrismBearing (navigation)Substrate (aquarium)CatheterMechanical engineeringOpticsComputer scienceMagnetic fieldPhysicsEngineeringSurgeryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the first microrotary motor enabled with a novel ferrofluid-based levitation mechanism used as an extremely simple miniaturized bearing material for microendoscopy applications. The ferrofluid bearing is magnetically sustained on the permanent magnet rotor that is levitated by the bearing layer inside a tubular substrate, an endoscope catheter. The levitated rotor is electromagnetically driven by two photo-defined meander-type coils formed around the outer walls of the catheter that enables 90°-step angular actuation of the rotor. Two types of micromotors with 1.6-mm and 500-μm-sized rotors are designed, fabricated, and tested. The fabricated prototypes of the motors are successfully operated to rotate the prism mirrors integrated with the motors, with revolution rates as high as 1875 and 1500 r/min for the 1.6-mm and 500-μm rotor types, respectively. Thermal behaviors of the devices are also characterized and reported. The experimental results demonstrate the effectiveness of the motor design and indicate high potential for side-viewing microendoscopic applications.

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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