Skin‐Mountable Vibrotactile Stimulator Based on Laterally Multilayered Dielectric Elastomer Actuators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Skin‐stimulation technology has attracted intense attention for virtual/augmented reality applications and tactile‐feedback systems. However, bulky, heavy, and stiff characteristics of existing skin‐stimulating devices limit their wearability and comfort, thus disturbing the immersive experience of users. This study presents a new type of thin and lightweight dielectric elastomer actuator for developing a skin‐mountable vibrotactile stimulator. A new methodology is suggested to enhance the operating efficiency of dielectric elastomer actuators based on a laterally aligned dielectric multilayer structure (≈900 layer) with short dielectric distance (≈10 µm) and a soft elastomer/ionic liquid composite with low modulus and high dielectric constant. With the improved structural/material properties, the flexible actuator exhibits high displacements at low operating voltage (<200 V) over a wide frequency range (≈800 Hz). Therefore, the finger‐band type vibrotactile stimulator based on the laterally multilayered dielectric elastomer actuators can exert indentations that have the ability of stimulating all mechanoreceptors in human skin over the full perception frequency/amplitude range. In addition, the actuator shows a high electromechanical stability for long‐term operation due to time‐efficient and precise fabrication process using sophisticated photolithography and secondary sputtering. Therefore, this vibrotactile stimulator shows high promise for use in tactile‐assistive devices, tactile communications, haptic feedback, and beyond.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».