应用。 [3] 然而,尽管取得了这些进展,这些执行器要实现大输出力和高重量标准化工作能力(以下称为“工作能力”)仍然具有挑战性。 [4] 这是因为组成材料较软且体积有限,难以储存和释放高机械能。 [2d,5] 目前,大多数微型软执行器的工作能力相对较低,在 10 –3 至 10 2 J kg − 1 范围内(图 S1,支持信息),[3b,6] 这使得它们无法用于潜在的医疗器械、操作和其他需要高工作能力的应用。 [7] 此外,现有磁控软执行器的最大输出力约为 60 µN。然而,许多医疗程序,如支架植入术 [8] 要求装置的输出力超过 1 N,这约为磁控软执行器最大输出力的 10软气动执行器同时提供了高机械性能和柔顺性,使其在强力操控中得到了广泛的应用。[9] 具体而言,尽管杨氏模量较小(约为 10 kPa),但这些执行器可以提供高工作能力(9 J g-1),比大多数已报道的执行器的性能高出约 10 1 –10 3 倍。尽管形状记忆合金具有类似的工作能力,但它是执行器的 10 6 倍
通过合规运动,他们的环境,例如pH,[6,7]温度,[8-10]湿度,[11-15]和光[16-18]。他们发挥了巨大的潜力来满足人造肌肉,能量发电机,阀门,握手,游泳者和步行者领域的感测和致动要求。最近,据报道了溶剂蒸气驱动的软驱动器[19-21],并被视为人类 - 环境相互作用的有前途的设备。当前,分子吸收驱动的软致动器通常仅限于水,乙醇和丙酮蒸气,从而阻止其在晚期可穿戴应用中使用。最近对工程智能材料[22-25]及其作为软执行器的应用[26]表现出复杂的三维形状变形,已广泛审查以进行更全面的分析。简而言之,可以通过将非均匀的外部刺激应用于各向同性结构或通过各向异性执行器的概念来诱导3维(3D)变形,而后者是诱导可编程和可控制变形的有利选择。迄今为止,已经报道了一大批杂种结构,例如双层,梯度和图案结构。[27]在本文中,我们通过开发能够以受控方式精确曲线和扭曲的溶剂响应式仿生软执行器来利用这种方法。它们基于Su-8光敏环氧树脂的刚性微纹理,该树脂在聚二甲基硅氧烷(PDMS)薄膜的一个或两个侧面图案化,以模拟生物生物。[30–35]将所得的微型结构软致动器与双层执行器进行比较,该动力器由在挥发性有机化合物(VOC)下膨胀的活性层组成,并沉积在被动层的顶部。PDM属于硅胶类,是高性能溶剂响应式软动力执行器的出色候选材料,因为它固有的机械灵活性和耐用性,可反复变形。PDMS除了在暴露于VOC时肿胀的能力外,还表现出较高的热和湿度稳定性。实际上,PDM经常用于分析化学领域[28],例如作为水性培养基中采样分析物分子的有效矩阵材料。[29]尽管对于应用数量不需要PDM的肿胀,但它作为分子驱动的软设备的驱动材料提供了极好的选择性。据报道,基于PDM的聚合物构造的各种自我折叠微观结构已据报道,驱动机制,包括双层和表面张力驱动结构之间的热,磁性,应力不匹配。
摘要 软机器人因其固有的柔软性和柔顺性而受到越来越多的关注。然而,要充分发挥其潜力,通常需要许多软部件和执行器。大型系统面临的一个主要挑战是集成和小型化。此外,对于气动控制的执行器,多路复用对于减少控制阀的管道至关重要。通过在软材料 (PDMS) 中嵌入两层交互式通道 (2 n ) 来形成执行器 (n 2 ),通过在通道交叉点处累积行程和力,实现了仅通过 2 n 个控制信号对 n 2 个交叉点进行多路复用控制的小型化软气动执行器矩阵 (SPAM),这与产生恒定力的基于活塞的串联耦合气弹簧不同。研究了一种具有 2×4 个控制信号的 4×4 执行器的 SPAM 原型。在倾斜矩阵中演示了 SPAM,并在气动软传送带中使用两个耦合的 SPAM 进行平面操作。它的简单性和尺寸使其未来能够大规模集成到软机器人中。
人类的肌肉束具有同步神经感觉的多功能运动,使人可以执行复杂的任务,这激发了对机器人动作和感知机器人的功能整合的研究。尽管使用固有的依从性,软动力器已经开发了多种运动能力,但同时使用的方法通常涉及添加感应组件或嵌入某些信号的底层基质,从而导致结构复杂性和具有高度变化的部分的驱动部分之间的结构复杂性和差异。受到肌肉束多纤维机制的启发,提出了一种多腔功能整合(MCFI)方法,用于软气动执行器,以同时实现多维运动并通过分离和协调主动和被动腔来感知。引入了一个由生物启发的交织可折叠内体(Bife),以使用优化的目的可折叠性来构建和加强多腔室,从而实现3D打印单物质制造。执行伸长,收缩和双向弯曲,以基于基于多腔压力的运动学和感应模型感知其空间位置,方向和轴向力。建立了两个MCFI-ACTUATOR驱动的机器人:一个具有路径重建的软爬行机器人,具有对象外部感受的狭窄节流柔软的握把,验证了执行执行器的实用性以及对MCFI方法的智能软机器人创新的潜在的潜力。
摘要 - 与环境对象的互动可以引起外部感受和本体感受信号的重大变化。然而,水下软操作器中外部感受传感器的部署遇到了许多挑战和约束,从而对其感知能力施加了限制。在本文中,我们提出了一种基于学习的新型表达方法,该方法利用内部本体感受信号并利用软执行器网络(SAN)的原理。def> div>趋势倾向于通过水下软操作器中的sans传播,并且可以通过本体感受传感器检测到。我们从传感器信号中提取特征,并开发完全连接的神经网(FCNN)基于分类器以确定碰撞位置。我们已经构建了一个培训数据集和一个独立的验证数据集,目的是培训和验证分类器。使用独立的验证数据集以97.11%的精度识别出碰撞位置的实验结果,该碰撞位置在水下软机器人的感知和控制范围内表现出潜在的应用。
软执行器是软机器人系统中的关键部件,将输入能量转换成力,驱动机器人系统。[1,2]与传统的刚性电机相比,软执行器具有柔顺性、可拉伸性,并表现出具有大量自由度(DOF)的连续变形。[3]它们在与环境相互作用时表现出多种变形模式,例如弯曲、扭曲或在密闭空间内调整形状。最近,研究人员利用聚合物材料开发了许多类型的软执行器,例如气动执行器[4,5]、介电弹性体执行器(DEA)、[6,7]响应凝胶[8,9]液晶聚合物[10,11]等。在这些智能材料和结构中,液晶弹性体(LCE)因其巨大的可逆驱动应变和应力而引起了广泛的兴趣。
随着个性化医疗保健1-3的迅速发展,虚拟现实(VR) /增强现实(AR)4-6和类人形机器人7-9,光学触觉传感器由于其高剂量,高精度,快速响应,快速响应和反电磁干扰10-14引起了密集的关注。通常,光学触觉传感器由光源,包装的传感元素和检测器组成。通过监视使用二氧化硅光纤15-18,聚合物光导导/纤维19-22,19-22,水凝胶光纤23-25和光学微米(226)26 222的2222,通过监视大量高性能触觉传感器的变化,谐振峰或干扰峰的变化,已证明了大量的高性能触觉传感器。中,MNF具有出色的光学和质量特性,包括强烈的逃生场,低光学损失,波长尺度直径,小弯曲 -
在动荡时期,能够在坚实的基础上再接再厉比以往任何时候都更加重要。为此,我们成立了电路设计研究小组,为我们的专业技能组合增加了一个新的支柱。该团队由博士生和具有行业背景的资深设计师组成,能够出色地开发创新的、面向市场的解决方案。这更有理由让我们期待与弗劳恩霍夫 IIS 和弗劳恩霍夫 AISEC 的同事在新成立的巴伐利亚芯片设计中心 BCDC 合作:在创建这个联合研发平台时,我们希望汇集我们的专业知识,以便能够让公司更轻松地获得芯片设计及其供应链 - 这对巴伐利亚经济的竞争力是一个强大的刺激!在欧洲层面,《欧洲芯片法》等举措强调了这一主题的关键战略作用。这一系列措施是减少欧洲对外部供应的依赖和保持技术独立的重要一步。
1996年1月1日之后生产的报告通常可通过osti.gov免费获得。网站www.osti.gov 1996年1月1日之前生成的报告可由以下资料来源:国家技术信息服务:国家技术信息服务5285皇家皇家路Springfield,VA 22161电话703-605-6000(1-800-553-6847) info@ntis.gov网站http://classic.ntis.gov/可向美国能源部(DOE)员工,DOE承包商,能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表提供报告:科学和技术信息邮政信箱办公: reports@osti.gov网站https://www.osti.gov/