Comprehensive modeling of corkscrew motion in micro-/nano-robots with general helical structures
Notice bibliographique
Résumé
Micro-/nano-robots (MNRs) have impressive potential in minimally invasive targeted therapeutics through blood vessels, which has disruptive impact to improving human health. However, the clinical use of MNRs has yet to happen due to intrinsic limitations, such as overcoming blood flow. These bottlenecks have not been empirically solved. To tackle them, a full understanding of MNR behaviors is necessary as the first step. The common movement principle of MNRs is corkscrew motion with a helical structure. The existing dynamic model is only applicable to standard helical MNRs. In this paper, we propose a dynamic model for general MNRs without structure limitations. Comprehensive simulations and experiments were conducted, which shows the validity and accuracy of our model. Such a model can serve as a reliable basis for the design, optimization, and control of MNRs and as a powerful tool for gaining fluid dynamic insights, thus accelerating the development of the field. Micro-/nano-robots (MNRs) hold potential for minimally invasive targeted therapies through blood vessels, but clinical use is hindered by challenges such as overcoming blood flow. This study proposes a dynamic model for general MNRs without structural limitations, validated through simulations and experiments, to facilitate their design, optimization, and control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».