Performance Evaluation of Embroidered Honeycomb Resistive Textile Strain Sensors
Notice bibliographique
Résumé
The rise of soft wearable sensors has opened the door for less obtrusive sensing during upper limb rehabilitation. Many studies have proposed different methods of fabrication for these sensors, but the simplest ones include those made using knitting, stitching, or embroidering to create resistive strain sensors. However, the reliability of these sensors is influenced by the amount of contact points of the conductive thread used at any given time. These contact points can suffer from deformations due to forces applied during each stretching cycle, which can affect the sensor response and produce erroneous measurements. These issues can be avoided by creating embroidered sensors with patterns that do not affect the contact points of the stitches. Still, forces applied directly to the conductive thread can cause irreparable damage to the sensor. Therefore, in this study a novel embroidered strain sensor is created using a honeycomb pattern. This pattern has two main purposes: a distribution of the axial forces across the walls of the pattern to protect the conductive thread; and the addition of stretchiness to the embroidered sensor. Sensors created using this pattern were embroidered onto an elastic band and then attached to a strain divider system to increase the stretchability of the sensor further. After 50 stretching cycles, sensors showed good linearity, an average gauge factor of 0.24, an average hysteresis of 36.85% and a 55.56% working range. These results show that the proposed sensor is robust to thread damages, thus making it a viable alternative for strain sensing applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».