Electro-thermo-mechanical microgripper with topology optimized design
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the design, finite element modelling, fabrication and performance evaluation of an innovative structure to act as an electro-thermo-mechanical microgripper. The developed microgripper was a micro-electro-mechanical system (MEMS) which couples electrical, thermal and mechanical behaviors to generate tweezing displacements. The actuation principle was based on the electro-thermal effect when the electrical current was converted into heat by Joule's heating causing Topology Optimization Method (TOM) that combines optimization algorithms with the Finite Element Analysis Method (FEM). The optimized microgripper was fabricated from a 25µm thick pure nickel foil using the laser microfabrication technology and its performance was experimentally evaluated using constant current control scheme. The static and dynamic electro-mechanical characteristics were analyzed as step responses with respect to tweezing displacements, applied current/power, and actual resistance. For a microgripper prototype with overall dimensions of 1x2.5 mm, the tweezing displacements of 25.5 µm and 33.2 µm along X and Y axes, respectively, were obtained with an applied power of 2.32 W. Experimental performance was compared with finite element modelling simulation results. These microgrippers may be used in micro-robotics and micro-assembly applications as micro end-effectors for micromanipulating and microhandling operations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».