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Enregistrement W4388453891 · doi:10.1007/s11012-023-01719-5

Investigating frictional contact behavior for soft material robot simulations

2023· article· en· W4388453891 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMeccanica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGottfried Wilhelm Leibniz Universität HannoverDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésRobotSoft materialsFlexibility (engineering)StiffnessMechanical engineeringComputer scienceWork (physics)Bridge (graph theory)Materials scienceSiliconeContact forceSimulationNanotechnologyArtificial intelligenceEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ability to interact safely with the environment is known as one of the major advantages of soft robots (SRs). Due to their low material stiffness, these continuously deformable robots offer inherent flexibility. These advantages make them suitable for application that involve human-robot collaboration in industrial settings as well as medical application such as minimally invasive surgery. To date only few research groups have analyzed the contact and frictional behavior of soft robots. In fact, the contact behavior is often oversimplified or neglected. Motivated by the idea to bridge this gap, this work presents measurements and the resulting coefficient of friction (COF) for silicone rubbers that are widely used in the field of SRs and different contact partners which depend on contact pressure and ambient temperature. From these measurements, a more representative contact model is established and used to more accurately simulate soft material robots’ frictional contact behavior. Moreover the influence of friction and therefore the need to implement frictional behavior is demonstrated for a typical application of a SR.

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.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,359

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,240 · 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