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Enregistrement W2610051310 · doi:10.1021/acsami.7b02335

Fast Torsional Artificial Muscles from NiTi Twisted Yarns

2017· article· en· W2610051310 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialNickel titaniumYarnGravimetric analysisNiobiumTorqueNanotubeNanowireCarbon nanotubeWaxParaffin waxShape-memory alloyNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Torsional artificial muscles made of multiwalled carbon nanotube/niobium nanowire yarns have shown remarkable torsional speed and gravimetric torque. The muscle structure consists of a twisted yarn with half of its length infiltrated with a stimuli-responsive guest material such as paraffin wax. The volumetric expansion of the guest material creates the torsional actuation in the yarn. In the present work, we show that this type of actuation is not unique to wax-infiltrated carbon multiwalled nanotube (MWCNT) or niobium nanowire yarns and that twisted yarn of NiTi alloy fibers also produces fast torsional actuation. By gold-plating half the length of a NiTi twisted yarn and Joule heating it, we achieved a fully reversible torsional actuation of up to 16°/mm with peak torsional speed of 10 500 rpm and gravimetric torque of 8 N·m/kg. These results favorably compare to those of MWCNTs and niobium nanowire yarns.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · 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