Sleeved Bending Actuators for Soft Grippers: A Durable Solution for High Force-to-Weight Applications
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Notice bibliographique
Résumé
Soft grippers are known for their ability to interact with objects that are fragile, soft or of an unknown shape, as well as humans in collaborative robotics applications. However, state-of-the-art soft grippers lack either payload capacity or durability, which limits their use in industrial applications. In fact, high force density pneumatic soft grippers require high strain and operating pressure, both of which impair their durability. This work presents a new sleeved bending actuator for soft grippers that is capable of high force density and durability. The proposed actuator is based on design principles previously proven to improve the life of pneumatic artificial muscles, where a sleeve provides a uniform reinforcement that reduces local stresses and strains in the inflated membrane. The sleeved bending actuator features a silicone membrane and an external two-material sleeve that can support high pressures while providing a flexible grip. The proposed sleeved bending actuators are validated through two grippers, sized according to foreseen soft gripper applications: A small gripper for drone perching and lightweight food manipulation, and a larger one for the manipulation of heavy material (>5 kg) of various weights and sizes. Performance assessment shows that these grippers have payloads up to 5.2 kg and 20 kg, respectively. Durability testing of the grippers demonstrates that the grippers have an expected lifetime ranging from 263,000 cycles to more than 700,000 cycles. The grippers are tested in various settings, including the integration of a gripper into a Phantom 2 quadcopter, a perching demonstration, as well as the gripping of light and heavy food items. Experiments show that sleeved bending actuators constitute a promising avenue for durable and strong soft grippers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle