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Enregistrement W2961309955 · doi:10.1126/science.aaw2403

Sheath-run artificial muscles

2019· article· en· W2961309955 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensMiller Group (Canada)
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchAir Force Office of Scientific ResearchScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityWelch Foundation
Mots-clésArtificial muscleMaterials scienceBimorphComposite materialDeformation (meteorology)ElastomerPolymerFiberMechanical energyUltimate tensile strengthActuatorComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Getting the most out of muscles Materials that convert electrical, chemical, or thermal energy into a shape change can be used to form artificial muscles. Such materials include bimetallic strips or host-guest materials or coiled fibers or yarns (see the Perspective by Tawfick and Tang). Kanik et al. developed a polymer bimorph structure from an elastomer and a semicrystalline polymer where the difference in thermal expansion enabled thermally actuated artificial muscles. Iterative cold stretching of clad fibers could be used to tailor the dimensions and mechanical response, making it simple to produce hundreds of meters of coiled fibers. Mu et al. describe carbon nanotube yarns in which the volume-changing material is placed as a sheath outside the twisted or coiled fiber. This configuration can double the work capacity of tensile muscles. Yuan et al. produced polymer fiber torsional actuators with the ability to store energy that could be recovered on heating. Twisting mechanical deformation was applied to the fibers above the glass transition temperature and then stored via rapid quenching. Science , this issue p. 145 , p. 150 , p. 155 ; see also p. 125

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,420

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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