Analysis of Embroidered Strain Sensors in the Presence of Dynamic Forces
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${R} ^{{2}}$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.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».