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Enregistrement W4224280143 · doi:10.1139/tcsme-2021-0152

A novel bionic gripper based on the front tarsi of scutigers

2022· article· en· W4224280143 sur OpenAlexvenueno aff
Qian Cong, Xiaojie Shi, Yu Xiong, Ju Wang, Zhen Yang, Weijun Tian

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeople's Government of Jilin ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBristleGrippersDisplacement (psychology)Finite element methodBrushEngineeringAccelerationMechanical engineeringStructural engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel bionic gripper with bristles is designed based on the biological structure of the front tarsi of scutigers, and its simulation model is established. It was verified that the proposed bionic gripper not only achieved the expected gripping action but also completed the pinching motion with better grasping performance. Related parameters, such as displacement, velocity, acceleration, force, and torque, were also analyzed. Friction contact finite element analysis of the bionic gripper with bristle structure was performed using ABAQUS and compared with the control group. The finite element analysis results showed that the bristles could effectively improve the capture efficiency of the bionic gripper. The diameter and density of the bristles in the bionic gripper were optimized, and their influence on the gripping efficiency was analyzed. This study provides a reference for the structural design of bionic grippers and the practical application of bionic non-smooth surfaces.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,311

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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