MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3194404043 · doi:10.1088/2058-8585/ac1fd6

3D architectured air sensing tubes for a portable mechanical ventilator

2021· article· en· W3194404043 sur OpenAlexfundno aff
Tae‐Ho Kim, Xin Min, Daina V. Baker, Won Chul Lee, Woo Soo Kim

Notice bibliographique

RevueFlexible and Printed Electronics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAirbagMaterials scienceTube (container)3d printed3D printingAirflowAutomotive engineeringMechanical engineeringBiomedical engineeringEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Today, respiratory ventilators are in high demand at the peak of the COVID-19 outbreak. However, there are concerns regarding insufficient supply of ventilators to handle the impending surge due to the high cost, and slow production and deliveries. Thus, the development of a low-cost portable ventilator becomes essential. The mechanical ventilator requires two main components including an active airbag and its venting control system. We developed a reliable active airbag designed with mechanically tunable 3D origami structures. The 3D origami structure based active airbag demonstrates reliable and reconfigurable characteristics. The active airbag’s volume can be tuned by controlling the triangular angles in the 3D origami-folding plates. Moreover, its volumetric ratio before and after compression is around 85%. Also, the rotating behavior of 3D origami tube under the compressive force allows more functionalities in the airbag such as the architectured pressure sensing. The 3D printed origami sensor measures the compressed angle to confirm the accuracy of detected pressure in the ventilator circuit. We achieved accurate delivery of targeted air volume with specific airflow rate by 3D printed reconfigurable origami tubes.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,671

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFlexible and Printed ElectronicsMême sujetAdvanced Materials and MechanicsTravaux en français237 207