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Enregistrement W4417131509 · doi:10.1109/lra.2025.3641153

A Piezoelectrically-Actuated Mesoscale Compliant Parallel Robot via Additive Manufacture

2025· article· W4417131509 sur OpenAlexaff
Ariel Tabak, Annamalai Karuppiah, Ryan Orszulik

Notice bibliographique

RevueIEEE Robotics and Automation Letters · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkspaceCompliant mechanismRobotActuatorPlanarParallel manipulatorMechanism (biology)HingeTransmission (telecommunications)Robotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micro-positioning and pick-and-place applications at the millimeter scale are driving the development of smaller robots necessitating the use of alternative methods for design and manufacture. Additive manufacturing can enable significant cost and time savings in the fabrication of robots while having a low barrier to entry. Specifically, multimaterial 3D printing naturally lends itself to the creation of monolithic mechanisms by removing the requirement for manual assembly, in particular, when compliant joints can replace the rigid joints that are traditionally used. The lack of an assembly requirement naturally opens up the possibility of reducing the size scale of these mechanisms. In this work, the design, fabrication, and characterization of an additively manufactured mesoscale compliant parallel robot actuated by piezoelectric bimorphs through a compliant transmission mechanism is presented. The transmission mechanism is required to convert and amplify the small but rapid linear displacements of piezoelectric actuators into the large rotational motion that is required to create a large workspace for the compliant parallel robot. The developed planar parallel robot has a workspace with maximum planar extents of 14.36 mm by 8.66 mm, with a total area of 65.6 mm2. Three different trajectories are tracked at frequencies of up to 10 Hz, demonstrating the robot's capability to rapidly follow trajectories in its workspace.

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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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