Automated Fabrication of 3D Printed Magnetic Soft Robots With Programmable 3D Magnetizations
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic soft robots (MSRs) are a viable tool for many biomedical applications, such as targeted drug delivery and minimally invasive surgery, since they can be actuated remotely using external magnetic fields. These robots are developed by programming ferromagnetic domains with specific magnetizations using magnetic particles embedded in a flexible substrate. Existing fabrication methods rely on partially automated or manual processes, which limit production rates and realistic design iterations. To address these challenges, a fully automated workflow that translates robot simulations into an instruction set for a stereolithography 3D printer is presented. In this process, a rotating permanent magnet is used to program 3D magnetizations by reorienting hard magnetic particles within a photosensitive resin. Geometric resolutions of 1.6 mm are achieved with a layer height of 0.1 mm, enabling the creation of structures 14 layers thick. Beam bending tests identify an optimal 6:1 resin‐to‐magnetic particle mass ratio, yielding a maximum deflection angle of 80°. Demonstrated applications include rolling and climbing locomotion in a maze and independent control of each arm in a multiarmed robot. By enabling fast, repeatable production of MSRs within 30 min, this automated system shortens the feedback loop from design to application, advancing their potential as a biomedical tool.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».