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Enregistrement W2745081618 · doi:10.1109/icorr.2017.8009447

Stiffness control of a nylon twisted coiled actuator for use in mechatronic rehabilitation devices

2017· article· en· W2745081618 sur OpenAlexaff
Brandon P.R. Edmonds, Ana Luisa Trejos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechatronicsActuatorStiffnessRehabilitationControl (management)Control theory (sociology)Computer scienceStructural engineeringPhysical medicine and rehabilitationControl engineeringMaterials scienceEngineeringMechanical engineeringMedicinePhysical therapyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechatronic rehabilitation devices, especially wearables, have been researched extensively and proven to be promising additions to physical therapy, but most designs utilize traditional actuators providing unnatural, robot-like movements. Therefore, many researchers have focused on the development of actuators that mimic biological properties to provide patients with improved results, safety, and comfort. Recently, a twisted-coiled actuator (TCA) made from nylon thread has been found to possess many of these important properties when heated, such as variable stiffness, flexibility, and high power density. So far, TCAs have been characterized in controlled environments to define their fundamental properties under simple loading configurations. However, for an actuator like this to be implemented in a biomimetic design such as an exoskeleton, it needs to be characterized and controlled as a biological muscle. One major control law that natural muscles exhibit is stiffness control, allowing humans to passively avoid injury from external forces, or move the limbs in a controlled or high impact motion. This type of control is created by the antagonistic muscle arrangement. In this paper, an antagonistic apparatus was developed to model the TCAs from a biological standpoint, the stiffness was characterized with respect to the TCA temperature, and a fully functional stiffness and position controller was implemented with an incorporated TCA thermal model. The stiffness was found to have a linear relationship to the TCA temperatures (R <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> =0.95). The controller performed with a stiffness accuracy of 98.95% and a position accuracy of 92.7%. A final trial with varying continuous position input and varying stepped stiffness input exhibited position control with R <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> =0.9638.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,330

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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