Development of a novel nonlinear model and control strategy for soft continuum robots featuring hard magnetoactive elastomers
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Magnetoactive soft continuum robots (MSCRs), capable of controllable steering and navigation, hold substantial promise for healthcare applications. However, advancements in MSCRs have been hindered by a limited understanding of MSCR dynamics and a lack of effective control methods. Addressing these gaps, this study presents a novel, time-dependent, and computationally efficient analytical model of MSCR, alongside a new optimal closed-loop control strategy for precise high-frequency trajectory tracking. A finite element (FE) model of the MSCR is initially developed, with its validity confirmed through rigorous laboratory measurements. Using the formulated FE model, a new and computationally efficient analytical model is subsequently developed to accurately predict the highly nonlinear response of MSCR. This model operates as a system of switched linear models, each of which is a reduced-order version of its corresponding high-order linear model extracted from the FE analysis. This innovative approach not only maintains the predictive accuracy of the FE model but also significantly reduces computational demands, operating in just a few seconds. The results highlight that the developed model can accurately predict the dynamic responses of the MSCR while significantly reducing the computational load by almost 80 orders of magnitude compared with the FE model on the same simulation platform. The proposed model has been effectively utilized to develop a novel optimal control strategy using the feedforward interval type-2 fractional-order fuzzy-PID method. A hardware-in-the-loop experimental test has been finally designed to demonstrate the superior performance of the MSCR under the proposed controller.
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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