Enhancing helmet pressure sensing with advanced 3D printed gyroid architectures
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
• The representative elementary volume simulation model was carried out to minimize the complexities of 3D printed structures. • A gyroid structure with double hollow struts showed exceptional strength and energy absorption capabilities. • A smart helmet was designed with pressure sensing ability by the embedded gyroid sensor. The gyroid structure, known for its exceptional strength and energy absorption, is ideal for 3D printing applications due to its self-supporting capability. Existing simulation models often overlook the complexities of the 3D printing process, leading to discrepancies between isotropic models and empirical data. To address this, we introduce a representative elementary volume (RVE) simulation model to accurately represent the fused layers from the Fused Deposition Modeling (FDM) process. By establishing Young’s modulus of the fused layer at 48.7 % of pure matrix material, we enhance the model’s accuracy to align with experimental data. We explore energy buffering within the triply periodic minimal surface (TPMS) gyroid model. A new design featuring a thin gyroid TPMS structure with double hollow struts improves energy absorption while enhancing overall efficiency. Additionally, we develop a G slab-based capacitive pressure sensor using advanced robotic 3D printing technology, achieving an impressive pressure sensitivity of 78.43 MPa −1 in the range of 0–0.060 MPa, with a sensitivity of 13.72 MPa −1 at operational pressures up to 0.181 MPa. This culminates in the creation of a smart helmet that effectively detects critical pressure changes, advancing protective headgear technology.
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.
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