MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415213263 · doi:10.3390/electronics14204020

Twisting Soft Sleeve Actuator: Design and Experimental Evaluation

2025· article· en· W4415213263 sur OpenAlexaff
Mohammed Abboodi, Marc Doumit

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActuatorBellowsPneumatic actuatorModular designTorsion (gastropod)TorqueThermoplastic polyurethaneFabricationSoft roboticsWearable computer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soft wearable actuators must align with anatomical joints, conform to limb geometry, and operate at low pneumatic pressures. Yet most twisting mechanisms rely on bulky attachment interfaces and relatively high actuation pressures, limiting practicality in assistive applications. This study introduces the first Twisting Soft Sleeve Actuator (TSSA), a self-contained, wearable actuator that produces controlled bidirectional torsion. The design integrates helically folded bellows with internal stabilization layers to suppress radial expansion and enhance torque transmission. The TSSA is fabricated from thermoplastic polyurethane using a Bowden-type fused filament fabrication (FFF) process optimized for airtightness and flexibility. Performance was characterized using a modular test platform that measured angular displacement and output force under positive pressure (up to 75 kPa) and vacuum (down to −85 kPa). A parametric study evaluated the effects of fold width, fold angle, wall thickness, and twist angle. Results demonstrate bidirectional, self-restoring torsion with clockwise rotation of approximately 30 degrees and a peak output force of about 40 N at 75 kPa, while reverse torsional motion occurred under vacuum actuation. The TSSA enables anatomically compatible, low-pressure torsion, supporting scalable, multi-degree-of-freedom sleeve systems for wearable robotics and rehabilitation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueElectronicsMême sujetSoft Robotics and ApplicationsTravaux en français237 207