3D Printing of Magnetic Miniature Soft Robots Using Stereolithography
Notice bibliographique
Résumé
Magnetically driven miniature soft robots exhibit fast and dexterous responses when subjected to external magnetic field. With remote manipulation, controlled navigation of robots can be realized within hard-to-access spaces for potential use in the human body. This thesis introduces a novel approach utilizing multi-layer three-dimensional (3D) printing with digital light processing (DLP) to pattern magnetic nanoparticles (MNPs) within an ultraviolet (UV)-curable polymer matrix, which enables the creation of adaptable 3D magnetic actuators. By programming heterogeneous magnetization within discrete multi-layer robot segments, magnetic torque-induced shape transformations and dynamic motions are achieved through magnetic actuation. These behaviors include gripping, rolling, swimming, and walking, demonstrating versatile capabilities of the printed magnetic robots. Meanwhile, enhanced deformation flexibility and robots’ functionality are observed by integrating multiple materials with distinct mechanical and magnetic properties. In addition, the fabrication method allows for the rapid and accurate 3D printing of complex geometries in a single print, including structures featuring hollow components. A millimeter-scale magnetic structure resembling a pipette rubber bulb with a hollow chamber is created and actuated by magnetic fields to implement sampling, transportation, and controlled release of target liquids. The untethered manipulation of the printed magnetic miniature mechanisms holds significant potential for a spectrum of applications, including liquid biopsy, targeted drug delivery, and precise therapeutic procedures within the confines of biomedical environments.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».