Design Optimization of a Miniaturized Pneumatic Artificial Muscle and Experimental Validation
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
Miniaturized pneumatic artificial muscles (MPAMs) are widely utilized in various applications due to their unique characteristics, such as a high power-to-weight ratio, flexibility, and compatibility with the human environment, as well as being compact enough to fit within small-scale mechanical systems. Maximizing the amount of force generated by these actuators while keeping their dimensions minimized can greatly affect their efficiency. In this study, a formal design optimization problem was formulated to identify optimal sizes of MPAMs while maximizing their blocked force as a novel approach to address the issue of low force outputs of these actuators. A force model for an MPAM including various correction terms was derived to better predict the response behavior of the actuator. The optimization results reveal that an MPAM with a bladder that has an outer diameter of 6 mm and a thickness of 0.7 mm, as well as a braid angle of 72 degrees, can produce up to almost 239 N of blocked force if the inlet pressure is increased to 600 kPa. An MPAM with optimal parameters was subsequently fabricated and experimentally tested to evaluate its quasi-static response behavior and to validate the theoretical optimization results. Experimental tests were conducted under a wide range of pressures (0–300 kPa) to evaluate the variation of the generated blocked force versus inlet pressure. The overall error between the simulation and the experimental blocked forces was found to be less than 10%. This study represents a significant contribution to the design optimization of MPAMs, and the resulting optimal design offers potential applications in various fields, from soft robots to medical devices.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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