Design Principles for Improved Fatigue Life of High-Strain Pneumatic Artificial Muscles
Notice bibliographique
Résumé
The fatigue life of pneumatic artificial muscles (PAMs) is a limitation to the development of reliability-intensive applications of soft robots in fields such as medical robotics, transportation, and industrial manufacturing. This article aims at improving the fatigue life of PAMs by (1) providing design principles for durable PAMs under high strains and (2) demonstrating these design principles by developing a representative optimal extensible pneumatic muscle (EPM) in the context of a soft surgical robot case study. Representative performance requirements are derived from an image-guided surgical robot taken as a case study. An experimental design study over relevant EPM geometries reveals three basic fatigue principles governing the failure of PAMs: fatigue limit, abrasion wear, and Hertz contact stress. Using these principles, a new extensible pneumatic muscle made of a silicone tube and a continuous orthotropic restraining sleeve is designed and characterized in terms of performance and fatigue life. Fatigue experiments confirm that the fatigue-optimized EPM can reach 50% elongation for 229,000 cycles, a 10 × improvement in fatigue life compared with currently available PAMs. Other than being optimized for fatigue, the proposed EPM also shows a linear force–displacement behavior and its hollow construction allows for easy integration of a position sensor as well as a telescopic guide that increases static force. The application of the proposed design principles offers a solution to the usual compromise between soft actuators' strain and durability. These principles can be applied to the design of any durable high-strain soft actuator or compliant structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».