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Enregistrement W2889442415 · doi:10.1109/ccece.2018.8447581

Development and Evaluation of Dielectric Elastomer Actuators for Assistive Wearable Devices

2018· article· en· W2889442415 sur OpenAlexaff
Myles Lidka, Aaron D. Price, Ana Luisa Trejos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActuatorWearable computerComputer scienceElastomerStiffnessProcess (computing)SimulationMaterials scienceEngineeringEmbedded systemArtificial intelligenceStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intensive rehabilitation after stroke contributes significantly to recovery from hand stiffness and loss of strength. Assistive wearable devices could be used by patients on a daily basis to assist with the rehabilitation process. Unfortunately, robotic devices are currently too large and heavy. To reduce the size and weight of these devices, novel means of actuation other than DC motors need to be considered. Dielectric elastomer actuators (DEAs) may provide a solution to the actuation problem. The goal of this paper was to evaluate DEAs as a possible solution to the actuation needs of an assistive wearable device for the wrist. DEAs were fabricated and tested to determine their capabilities in terms of force and range of motion. Although the size and weight of the DEA is ideal for wearable devices, the results show that a single DEA strip of reasonable dimensions is not capable of providing the force or range of motion required. However, there is potential for multiple DEAs to provide a viable solution and should be explored in the future.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,269

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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