Modeling and characterization of shape memory alloy springs with water cooling strategy in a neurosurgical robot
Notice bibliographique
Résumé
Since shape memory alloy (SMA) has high power density and is magnetic resonance imaging (MRI) compatible, it has been chosen as the actuator for the meso-scale minimally invasive neurosurgical intracranial robot (MINIR-II) that is envisioned to be operated under continuous MRI guidance. We have devised a water cooling strategy to improve its actuation frequency by threading a silicone tube through the spring coils to form a compact cooling module-integrated actuator. To create active bi-directional motion in each robot joint, we configured the SMA springs in an antagonistic way. We modeled the antagonistic SMA spring behavior and provided the detailed steps to simulate its motion for a complete cycle. We investigated heat transfer during the resistive heating and water cooling processes. Characterization experiments were performed to determine the parameters used in both models, which were then verified by comparing the experimental and simulated data. The actuation frequency of the antagonistic SMAs was evaluated for several motion amplitudes and we could achieve a maximum actuation frequency of 0.143 Hz for a sinusoidal trajectory with 2 mm amplitude. Lastly, we developed a robotic system to implement the actuators on the MINIR-II to move its end segment back and forth for approximately ±25°.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».