Highly Efficient Mechanoelectrical Energy Conversion Based on the Near‐Tip Stress Field of an Antifracture Slit Observed in Scorpions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the field of engineering, a crack, inducing enormous mechanical energy concentration at a tip, is considered a typical kind of defect. However, it is found that, to maximize the sensitivity of slit‐based mechanoreceptors, the near‐tip stress field of “risky” crack‐shaped slits is ingeniously used by scorpions to precisely detect the cyclic loads acting on walking legs without the crack nucleation from the flaw‐like tip. As a sophisticated biological mechanoelectrical transducing microsystem, the mechanoreceptor can effectively collect mechanical energy contained in the mechanical signal through antifracture slit allays and then convert the mechanical energy into electrical energy through mechanosensory neuron. The highly efficient mechanoelectrical energy conversion mechanism is theoretically analyzed and experimentally verified in a bioinspired artificial mechanoreceptor. The results demonstrate the potential of basic “design” principles, underlying the slit‐dependent mechanoreceptor, for maximizing the electromechanical conversion efficiency of the industrial mechanoelectrical transducing microsystem such as nanogenerators, ultrasensitive mechanical sensors, self‐powered portable, and wearable electronics.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».