Origami-Inspired Soft Pneumatic Actuators: Generalization and Design Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Soft actuators are essential to soft robots and can also be used with rigid-bodied robots. This paper is focused on methods for improving the applicability of origami-inspired soft pneumatic actuators (OSPA). Our method for rapidly fabricating OSPA is shown to be capable of making a range of actuator sizes out of different materials. The largest OSPA has a force-to-weight ratio of 124, and can lift a 44 kg mass using a −85 kPa supply pressure. Experiments with a smaller OSPA demonstrate that it can perform 150,000 contraction/extension cycles while carrying a 2 kg mass with minimal degradation due to its materials and design. Compared to other OSPAs for which fatigue tests were reported, our accordion pattern OSPA has the best values of work-to-mass ratio, max. force, and fatigue life. A computationally efficient FEA-based constrained optimization method for maximizing an OSPA’s work output is then proposed. A 55% improvement in the work output was predicted, while validation experiments with OSPA prototypes showed a 53% improvement. While these improvement percentages are very similar, the values of the predicted stroke and work output are about 16% larger than the experimental values. The optimization requires only ~5 h to run on a common laptop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».