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Enregistrement W4283327051 · doi:10.1039/d2sm00544a

Electrically driven liquid crystal network actuators

2022· review· en· W4283327051 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésActuatorModulation (music)Liquid crystalMaterials scienceMotion (physics)Control (management)Motion controlNanotechnologyComputer scienceElectrical engineeringOptoelectronicsRobotPhysicsEngineeringAcousticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soft actuators based on liquid crystal networks (LCNs) have aroused great scientific interest for use as stimuli-controlled shape-changing and moving components for robotic devices due to their fast, large, programmable and solvent-free actuation responses. Recently, various LCN actuators have been implemented in soft robotics using stimulus sources such as heat, light, humidity and chemical reactions. Among them, electrically driven LCN actuators allow easy modulation and programming of the input electrical signals (amplitude, phase, and frequency) as well as stimulation throughout the volume, rendering them promising actuators for practical applications. Herein, the progress of electrically driven LCN actuators regarding their construction, actuation mechanisms, actuation performance, actuation programmability and the design strategies for intelligent systems is elucidated. We also discuss new robotic functions and advanced actuation control. Finally, an outlook is provided, highlighting the research challenges faced with this type of actuator.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0050,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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