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Enregistrement W2765518598 · doi:10.1115/1.4038254

Design of a Contact-Aided Compliant Notched-Tube Joint for Surgical Manipulation in Confined Workspaces

2017· article· en· W2765518598 sur OpenAlexafffund
Kyle W. Eastwood, Peter Francis, Hamidreza Azimian, Arushri Swarup, Thomas Looi, James M. Drake, Hani E. Naguib

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanisms and Robotics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStaticsFinite element methodKinematicsCompliant mechanismWorkspaceMechanism (biology)BendingStiffnessMechanical engineeringJoint (building)Structural engineeringTube (container)Cable glandBending stiffnessEngineeringContact forceComputer scienceRobotPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a novel miniature contact-aided compliant joint mechanism that can be integrated into millimeter-sized manual or robotic surgical instruments. The design aims to address the trade-off between notched-tube compliant joints' range of motion and stiffness, while also ensuring a compact form factor. The mechanism is constructed from a nitinol tube with asymmetric cutouts and is actuated in bending by a cable. The innovative feature of this design is the incorporation of a contact aid into the notched-tube topology, which acts to both increase the stiffness of the joint and change the shape that it undertakes during bending. Using finite element modeling (FEM) techniques, we present a sensitivity analysis investigating how the performance of this contact-aided compliant mechanism (CCM) is affected by its geometry, and derive a kinematics and statics model for the joint. The FEM simulations and the kinematic and static models are compared to experimental results. The design and modeling presented in this study can be used to develop new miniature dexterous instruments, with a particular emphasis on applications in minimally invasive neurosurgery.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations58
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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