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Enregistrement W4386252629 · doi:10.1007/s00170-023-12181-8

Soft pneumatic actuators with integrated resistive sensors enabled by multi-material 3D printing

2023· article· en· W4386252629 sur OpenAlexfundno aff
Mohammadreza Lalegani Dezaki, Rylz Sales, Ali Zolfagharian, Hamed Yazdani Nezhad, Mahdi Bodaghi

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Advanced Manufacturing Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésResistive touchscreenActuatorSoft roboticsThermoplastic polyurethaneFinite element methodRobotMechanical engineeringBendingProcess (computing)3D printingPneumatic actuatorEmbeddingEngineeringComputer scienceMaterials scienceStructural engineeringArtificial intelligenceElectrical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The concept of soft robots has garnered significant attention in recent studies due to their unique capability to interact effectively with the surrounding environment. However, as the number of innovative soft pneumatic actuators (SPAs) continues to rise, integrating traditional sensors becomes challenging due to the complex and unrestricted movements exhibited by SPA during their operation. This article explores the importance of utilising one-shot multi-material 3D printing to integrate soft force and bending sensors into SPAs. It highlights the necessity of a well-tuned and robust low-cost fabrication process to ensure the functionality of these sensors over an extended period. Fused deposition modelling (FDM) offers a cost-effective solution for embedding sensors in soft robots, directly addressing such necessity. Also, a finite element method (FEM) based on the nonlinear hyper-elastic constitutive model equipped with experimental input is developed to precisely predict the deformation and tip force of the actuators measured in experiments. The dynamic mechanical test is conducted to observe and analyse the behaviour and resistance changes of conductive thermoplastic polyurethane (CTPU) and varioShore TPU (VTPU) during a cyclic test. The flexible sensor can detect deformations in SPAs through the application of air pressure. Similarly, the force sensor exhibits the ability to detect grasping objects by detecting changes in resistance. These findings suggest that the resistance change corresponds directly to the magnitude of the mechanical stimuli applied. Thus, the device shows potential for functioning as a resistive sensor for soft actuation. Furthermore, these findings highlight the significant potential of 3D and 4D printing technology in one-shot fabrication of soft sensor-actuator robotic systems, suggesting promising applications in various fields like grippers with sensors and rehabilitation devices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations54
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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