A Compliant 3-Axis Fiber-Optic Force Sensor for Biomechanical Measurement
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the development of a flexible, multi-axis, intensity modulated-based fiber-optic force sensor for concurrently measuring normal and shear forces. The proposed sensor was prototyped to measure the three force components by monitoring the variation of the light intensity induced by a deformation as a result of the applied force. One end of the sensor incorporates three orthogonal reflective planes. The other end brings three pairs of fibers; one fiber connected to an LED, and the other to a light-to-voltage (LTV) converter in each pair. Upon the application of the force, the distance between the planes and the fiber tips changes, thus, the LTV voltage changes, enabling the simultaneous measurement of forces along three normal axes utilizing only one set of force measurement unit. The fabricated sensor was tested in both static and dynamic loading conditions as the experimental results have confirmed that the prototype has the capability to accurately measure the normal and shear forces in real time ranging from 0 to 1000 N and 0 to 140 N along the z, x, and y axes, respectively. The feasible applications of the sensor are ground reaction force measurements and robot-human collision detection. Sensor performance was evaluated for the cross-talk effects, which were found to be less than 5%. A nonlinear Hammerstein-Winer model is proposed to characterize the linear and nonlinear behavior of the sensor. The optimized results have shown a reduction of over 40% in the root mean-square errors in comparison with the linear estimation models.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».