Modeling and analysis of soft robotic fingers using the fin ray effect
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.
Notice bibliographique
Résumé
Soft grasping of random objects in unstructured environments has been a research topic of predilection both in academia and in industry because of its complexity but great practical relevance. However, accurate modeling of soft hands and fingers has proven a difficult challenge to tackle. Focusing on this issue, this article presents a detailed mathematical modeling and performance analysis of parallel grippers equipped with soft fingers taking advantage of the fin ray effect (FRE). The FRE, based on biomimetic principles, is most commonly found in the design of grasping soft fingers, but despite their popularity, finding a convenient model to assess the grasp capabilities of these fingers is challenging. This article aims at solving this issue by providing an analytic tool to better understand and ultimately design this type of soft fingers. First, a kinetostatic model of a general multi-crossbeam finger is established. This model will allow for a fast yet accurate estimation of the contact forces generated when the fingers grasp an arbitrarily shaped object. The obtained mathematical model will be subsequently validated by numerically to ensure the estimations of the overall grasp strength and individual contact forces are indeed accurate. Physical experiments conducted with 3D-printed fingers of the most common architecture of FRE fingers will also be presented and shown to support the proposed model. Finally, the impact of the relative stiffness between different areas of the fingers will be evaluated to provide insight into further refinement and optimization of these fingers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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