Hygromnemics: Programmable Material Memory Matter Actuators via Wet Pre‐Constraining
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hygromnemic actuators that store shape memory within their dry structure using a pre‐constraining mechanism activated by humidity is introduced. Actuators are pre‐constrained for various durations at a given relative humidity level to program desired hygromnemic actuation. Hygromnemic functions, linking deformation amplitude to constraint duration, are defined following these tests. Sinusoidal actuation patterns are achieved by positioning constraining blocks at different distances from the actuators. They operate effectively in low humidity (12% relative humidity). While describing the mechanism behind hygromnemic actuation, humidity shape memory actuation is unveiled when the actuation shape is stored after Glass Transition Temperature (Tg) is lowered via humidity conditioning. The actuator systems are used to create a soft robotic window opening in both dry and wet conditions, depending on preconditioning programming. Remarkably, these hygromnemic actuators display their actuated shape in dry conditions where their strength is 253% higher and their stiffness is more than one order of magnitude larger than in the wet conditions. Finally, the shape storage capability shows potential to control the actuated shape during operational service of the robots thanks to long‐ and short‐term memory effect highlighted. The hygromnemic mechanisms described here enable low‐cost humidity‐driven programmable matter states, similar to those achieved with thermally‐induced shape memory effects.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».