Computational Design of Active 3D-Printed Multi-State Structures for\n Shape Morphing
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
Active structures have the ability to change their shape, properties, and\nfunctionality as a response to changing operational conditions, which makes\nthem more versatile than their static counterparts. However, most active\nstructures currently lack the capability to achieve multiple, different target\nstates with a single input actuation or require a tedious material programming\nstep. Furthermore, the systematic design and fabrication of active structures\nis still a challenge as many structures are designed by hand in a trial and\nerror process and thus are limited by engineers' knowledge and experience. In\nthis work, a computational design and fabrication framework is proposed to\ngenerate structures with multiple target states for one input actuation that\ndon't require a separate training step. A material dithering scheme based on\nmulti-material 3D printing is combined with locally applied copper coil heating\nelements and sequential heating patterns to control the thermo-mechanical\nproperties of the structures and switch between the different deformation\nmodes. A novel topology optimization approach based on power diagrams is used\nto encode the different target states in the structure while ensuring the\nfabricability of the structures and the compatibility with the drop-in heating\nelements. The versatility of the proposed framework is demonstrated for four\ndifferent example structures from engineering and computer graphics. The\nnumerical and experimental results show that the optimization framework can\nproduce structures that show the desired motion, but experimental accuracy is\nlimited by current fabrication methods. The generality of the proposed method\nmakes it suitable for the development of structures for applications in many\ndifferent fields from aerospace to robotics to animated fabrication in computer\ngraphics.\n
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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