Analysis of Embroidered Strain Sensors in the Presence of Dynamic Forces
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.
Notice bibliographique
Résumé
It is estimated that at least 66% of stroke survivors will present some condition that impair their ability to perform well during their activities of daily living. This is the reason why stroke survivors engage in rehabilitation therapies to improve their quality of life. To aid in their recovery process, robot-assisted technologies in the form of soft wearable devices have been proposed as a complementary method to traditional rehabilitation sessions. Within these soft devices, great attention has been placed on their sensing mechanisms. Among the different sensing modalities used to provide feedback to the soft wearable mechatronic device, force sensing stands out due to them being easier to integrate within the wearable system. However, one flaw with these sensors is that most of the times they are used as pressure sensors due to their nonstretchable characteristics. Therefore, in this study, a novel stretchable Kirigami-based force sensor is presented. This force sensor was created by embroidering a silver-plated conductive onto an elastic band (EB). To test the performance of the sensor in terms of sensitivity, linearity, hysteresis, and repeatability, three sensor samples were fabricated and stretched at a slow, medium, and high speed, while force data were being collected. After these tests, the sensor showed high repeatability, an average <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">${R} ^{{2}}$ </tex-math></inline-formula> of 0.9782, an average 10.27% hysteresis, and an average 0.03-V/N gauge factor. These results show that embroidered force sensors have the potential to be used to detect interaction forces within soft wearable robot-assisted therapies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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