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Enregistrement W3006640204 · doi:10.1103/physrevlett.125.178001

Self-Oscillating Membranes: Chemomechanical Sheets Show Autonomous Periodic Shape Transformation

2020· article· en· W3006640204 sur OpenAlexfundno aff
Ido Levin, Robert D. Deegan, Eran Sharon

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationUnited States-Israel Binational Science Foundation
Mots-clésCurvatureGaussian curvatureGaussianBiological systemPattern formationReaction–diffusion systemPhase (matter)MechanicsChemical physicsMaterials scienceComputer scienceClassical mechanicsPhysicsGeometryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While living organisms have mastered the dynamic control of residual stresses within sheets to induce shape transformation and locomotion, man-made implementations are rudimentary. We present the first autonomously shape-shifting sheets made of a gel that shrinks and swells in response to the phase of an oscillatory chemical (Belousov-Zhabotinsky) reaction. Propagating reaction-diffusion fronts induce localized deformation of the gel. We show that these localized deformations prescribe a spatiotemporal pattern of Gaussian curvature, leading to time-periodic global shape changes. We present the computational tools and experimental protocols needed to control this system, principally the relationship between the Gaussian curvature and the reaction phase, and optical imprinting of the wave pattern. Together, our results demonstrate a route for developing fully autonomous soft machines mimicking some of the locomotive capabilities of living organisms.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,854

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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