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Enregistrement W4402396808 · doi:10.24908/iqurcp18052

Biomimetic Soft Robotic Jellyfish for Lentic Ecosystem Monitoring

2024· article· en· W4402396808 sur OpenAlexaffvenue
Antonio Morales, Graziella Bedenik

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Invertebrate Physiology and Ecology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJellyfishLake ecosystemEcosystemEnvironmental scienceEcologyAquatic ecosystemFisheryEnvironmental resource managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental monitoring of lentic ecosystems is well suited for swarm robotics applications since they can operate autonomously and cover large regions. For such a task, a locomotion mechanism is necessary for traversal. Due to the challenging nature of underwater environments, researchers often draw inspiration from nature to improve robot mechanical performance. A box jellyfish in a good inspiration due to their efficient jet propulsion. Soft and smart materials are helpful in mimicking their propulsion because they can perform flexible and complex movement. Shape memory alloy (SMA) springs have been used for this purpose, but their slow actuation rate is a well-known disadvantage. This project aims to improve cycle rate and thus swim speed by implementing a bistable spring configuration into a soft robotic jellyfish. The bistable mechanism stores energy slowly in the expansion of the elastic silicone bell, then releases it suddenly in a contraction which propels the robot forwards with a higher force than would be possible with direct SMA actuation. Additionally, the antagonistic arrangement of SMA springs reset each other and produce the same outward expansion on both up and down stroke, improving cycles speeds by removing the need for a dedicated reset stroke which is typically required before using the springs again. Also, increasing the number of spring pairs does not interfere with the actuation, meaning cycle rates can be further improved by cycling which pair of springs is active. The proof-of-concept device operates at a frequency of 0.4 Hz, and produces enough thrust while tethered to swim through a tank. Future work involves performing fluid visualization tests to validate a simple mathematical model of flow through the bell, as well as optimize the design, integrate onboard environment sensors and implement autonomy to allow operation in a larger swarm.

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 seuil0,005

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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