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Enregistrement W2731747246 · doi:10.1089/soro.2016.0071

On the Potential of Hydrogen-Powered Hydraulic Pumps for Soft Robotics

2017· article· en· W2731747246 sur OpenAlexaff
Alexandre Bélanger Desbiens, Jean-Philippe Lucking Bigué, Catherine Véronneau, Patrice Masson, Karl Iagnemma, Jean‐Sébastien Plante

Notice bibliographique

RevueSoft Robotics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoft roboticsRoboticsArtificial intelligenceEngineeringControl engineeringComputer scienceMechanical engineeringRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To perform untethered operations, soft robots require mesoscale power units (10-1000 W) with high energy densities. In this perspective, air-breathing combustion offers an interesting alternative to battery-powered systems, provided sufficient overall energy conversion efficiency can be reached. Implementing efficient air-breathing combustion in mesoscale soft robots is notoriously difficult, however, as it requires optimization of very small combustion actuators and simultaneous minimization of fluidic (e.g., hydraulic) losses, which are both inversely impacted by actuations speeds. To overcome such challenges, this article proposes and evaluates the potential of hydrogen-powered, hydraulic free-piston pump architecture. Experimental data, taken from two combustion-driven prototypes, reveal (1) the fundamental role of using hydrogen as the source of fuel to reduce heat losses, (2) the significant impact of compression ratio, equivalence ratio, and surface-to-volume ratio on energy conversion efficiency, and (3) the importance of load matching between combustion and fluidic transmission. In this work, a small-bore combustion actuator demonstrated a 20% efficiency and a net mean output power of 26 W, while a big-bore combustion actuator reached a substantially higher efficiency of 35% and a net mean output power of 197 W. Using the small-bore combustion actuator, the hydrogen-powered, hydraulic free-piston pump provided a 4.6% overall efficiency for a 2.34 W net mean output power, thus underlying the potential of the approach for mesoscale soft robotic 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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