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Enregistrement W4385338404 · doi:10.1109/tmag.2023.3299702

Holding Performance of an Adaptive Magnetorheological Fluid-Based Robotic Claw

2023· article· en· W4385338404 sur OpenAlexfundno aff
Young Choi, Christine Hartzell, Norman M. Wereley

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Magnetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAltius
Mots-clésGrippersGRASPMagnetorheological fluidClawComputer scienceMagnetic fieldMaterials scienceArtificial intelligenceSimulationMechanical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study addresses the holding performance of an adaptive magnetorheological fluid (MRF)-based robotic claw that can grasp a wide range of objects satisfying various grasping task requirements. To this end, a two-finger type of MRF-based robotic claw was proposed in this study. Two magnetorheological (MR) grippers with MR elastomer (MRE) bladders were mounted at the end of each finger. A target object was placed between these two MR grippers and was grasped by manually adjusting the distance between these two fingers. This adjustment of the distance between the two fingers results in a change in the normal force applied to the object. The holding forces of the MRF-based robotic claw with respect to both applied normal forces and magnetic field strengths were experimentally measured using an Instron material testing machine. From the measured holding forces, the dynamic and static holding forces, controllable holding forces, and holding coefficients were determined for the evaluation of the holding performances of the MRF-based robotic claw. The feasibility of the MRF-based robotic claw was experimentally confirmed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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