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Enregistrement W2735262160 · doi:10.1088/1361-665x/aa7f7f

Linear finite-difference bond graph model of an ionic polymer actuator

2017· article· en· W2735262160 sur OpenAlexaff
Mohamed Bentefrit, Sébastien Grondel, Caroline Soyer, Adelyne Fannir, Éric Cattan, John D. W. Madden, Giao Nguyen, Cédric Plesse, Frédéric Vidal

Notice bibliographique

RevueSmart Materials and Structures · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBond graphActuatorMultiphysicsGraphFinite element methodFinite differenceGraph theoryFinite difference schemeIonic bondingComputer scienceMaterials scienceTopology (electrical circuits)AlgorithmMechanical engineeringMathematicsEngineeringStructural engineeringPhysicsTheoretical computer scienceMathematical analysisIonElectrical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the recent growing interest for soft actuation, many new types of ionic polymers working in air have been developed. Due to the interrelated mechanical, electrical, and chemical properties which greatly influence the characteristics of such actuators, their behavior is complex and difficult to understand, predict and optimize. In light of this challenge, an original linear multiphysics finite difference bond graph model was derived to characterize this ionic actuation. This finite difference scheme was divided into two coupled subparts, each related to a specific physical, electrochemical or mechanical domain, and then converted into a bond graph model as this language is particularly suited for systems from multiple energy domains. Simulations were then conducted and a good agreement with the experimental results was obtained. Furthermore, an analysis of the power efficiency of such actuators as a function of space and time was proposed and allowed to evaluate their performance.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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