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Enregistrement W4409584103 · doi:10.1002/marc.202500134

Self‐Sustained Liquid Crystal Elastomer Actuators with Geometric Zero‐Elastic‐Energy Modes

2025· article· en· W4409584103 sur OpenAlexaff
Tongzhi Zang, Reyihanguli Muhetaer, Chun Zhang, Shuang Fu, J. Y. Cheng, Xili Lu, Jianshe Hu, Hesheng Xia, Yue Zhao

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Polymer Materials EngineeringDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésActuatorSoft roboticsElastomerRoboticsSmart materialMechanism (biology)Mechanical engineeringPerspective (graphical)Mechanical energyLiquid crystalRobotArtificial muscleComputer scienceMaterials scienceEnergy (signal processing)Control engineeringNanotechnologyArtificial intelligenceEngineeringPhysicsComposite materialOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, a novel and fascinating actuation mode of liquid crystal elastomers (LCEs), known as geometric zero-elastic-energy modes (ZEEMs), has drawn intensive research interest. Based on this actuation mechanism, LCE actuators exhibit untethered, autonomous movements under external stimulations, demonstrating significant potential for applications in intelligent soft robots, autonomous energy conversion systems, and smart optical tuning components. This perspective provides a timely summary of the current research on LCE actuators based on ZEEMs and highlights their future development trends and prospects, which will be of great interest to broad communities of researchers in fields of LCEs, biomimetic smart materials, soft robotics, and actuators.

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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