3D Printing of Multilayer Magnetic Miniature Soft Robots with Programmable Magnetization
Notice bibliographique
Résumé
Magnetically driven miniature soft robots exhibit fast and dexterous responses to an applied external magnetic field. With remote manipulation, controlled navigation of robots can be realized within hard‐to‐access spaces for potential use in the human body. Existing magnetic miniature soft robots using digital light processing are fabricated from planar sheets, and thus have limited shape transformations and locomotive behaviors. Herein, a multilayer 3D printing method is reported for patterning magnetic nanoparticles in ultraviolet (UV)‐curable polymer matrix. Various multilayer 3D structures within 10 mm in overall size are fabricated with controlled volumes at different parts, which outperform 2D folded shapes in terms of robustness and kinematic flexibility. By programming heterogeneous magnetization within discrete multilayer robot segments, magnetic torque‐induced shape changes including gripping, rolling, swimming, and walking are induced by a global actuation field. Stacked design features with minimum dimension of 200 μm and encoded magnetization with resolution of 350 μm can be realized in the printing process. Meanwhile, enhanced deformation flexibility and formation of orientation‐anchoring mechanisms are created by integrating multiple materials with distinct mechanical and magnetic properties, respectively, which enables the creation of versatile 3D multi‐material actuators.
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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 ».