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Enregistrement W4415979861 · doi:10.1016/j.compositesb.2025.113174

Three-dimensional modeling of hard-magnetic soft continuum robots with composite magnetoactive elastomers under nonuniform magnetic fields

2025· article· en· W4415979861 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueComposites Part B Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMagnetic fieldNonlinear systemFinite element methodMagnetTorqueBackward Euler methodCoupling (piping)BifurcationEuler's formulaGalerkin method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a novel theoretical and experimental investigation through the development of a comprehensive three-dimensional analytical framework for hard-magnetic soft continuum robots (HMSCRs) actuated by nonuniform magnetic fields, explicitly incorporating the magnetic field gradient generated by a permanent magnet through both magnetic torque and body force, while also accounting for axial strain and gravity. The permanent magnet’s five degrees of freedom, including three translational and two rotational motions, are embedded in the formulation to capture realistic field–structure coupling for arbitrary poses. The geometrically nonlinear behavior of the HMSCR, involving coupled stretching, twisting, and nonplanar bending, is represented using Euler angles. To address Euler singularities, an adaptive switching mechanism is designed to automatically switch between the ZYX and YZX Euler sequences, effectively mitigating gimbal lock. The model is derived from the principle of minimum potential energy and solved using the Galerkin method with a dogleg optimization algorithm. A deep neural network surrogate, trained on finite element magnetic field data and fine-tuned with experimental measurements, enables rapid prediction of nonuniform magnetic fields. A novel experimental setup is developed, featuring a precision-molded HMSCR actuated by a six-degree-of-freedom robotic arm that positions and orients the magnet within a calibrated workspace. The proposed model is validated through benchmark studies, including comparative analyses with quaternion-based formulations and new experiments, all demonstrating excellent agreement between the developed model and experimental and numerical results. Moreover, numerical analyses, including bifurcation analysis, are conducted to assess the three-dimensional nonlinear response of the HMSCR under realistic nonuniform magnetic fields.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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