MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4289917765 · doi:10.1002/adfm.202206939

Semi‐Crystalline Rubber as a Light‐Responsive, Programmable, Resilient Robotic Material

2022· article· en· W4289917765 sur OpenAlexaff
Qi Yang, Hamed Shahsavan, Zixuan Deng, Hongshuang Guo, Hang Zhang, Heng Liu, Chunyu Zhang, Arri Priimägi, Xuequan Zhang, Hao Zeng

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAcademy of FinlandNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceNatural rubberElastomerComposite materialDeformation (meteorology)Soft roboticsCrystallinityPolymerActuatorPolybutadieneViscoelasticityPolyethyleneWaterproofingCopolymerComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polymers with large and reversible light‐induced deformation offer a plethora of opportunities for the wireless control of small‐scale soft robots. However, their widespread adoption in real‐world applications is hindered, mainly due to their intrinsic softening upon illumination. Such limitation has detrimental effects on the achievable stress, durability, and precise positional control of the soft actuators after multiple cycles of use. Here, a synthetic rubber from a polybutadiene‐polyethylene copolymer is reported as a durable material for light‐controlled soft robots. The rubber can be programmed to exhibit various deformation modes controlled by visible‐to‐infrared light through a photothermal effect. Semi‐crystallinity of polyethylene within the rubbery network provides this material with a remarkable modulus at high temperatures (2.5 MPa at 100–140 °C), deformation repeatability (>90%) and shape‐recovery (>98%) after 100 actuation cycles subject to loads ranging from 10 to 10 000 times of its body weight (1.4 kPa–1.4 MPa). Soft robotic applications are demonstrated, such as thermally‐driven jumping and photo‐driven cargo transport carrying up to 1200 times its own weight. The results expand the portfolio of materials in designing remotely‐controlled, robust, and resilient soft robots working at small scales.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
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)0,0000,000
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)0,0090,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced Functional MaterialsMême sujetAdvanced Materials and MechanicsTravaux en français237 207