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用相互电感传感器阵列形状的自感应
摘要 - 形状的实时感测是许多智能机器，尤其是软机器人技术的重要工具。来自一系列传感器的相互感应数据显示出巨大的希望，作为形状传感的准确工具。在本文中，我们展示了如何将电感阵列数据用于形状成像和地形形状跟踪。这个想法已扩展到许多几何设置，显示了用于形状传感的多功能工具。传感器围绕圆形阵列排列，从而重建了从圆形形状到通用多边形形状的变形，包括椭圆形。线性阵列显示了张力力和各种线路变形的传感。最后，传感器阵列用于表面，允许重建剪切力和正常力到表面。已经实施了两个线圈之间相互电感的合适方法，并进行了一系列方法，包括反转算法，校准方法和机器学习工具，显示了新形状传感器系统的应用。索引项 - 磁感应阵列，形状跟踪，线性和非线性倒置，软机器人
通过材料挤压实现自感知部件的增材制造
摘要 本研究的目的是通过嵌入铜和连续碳纤维导电元件来开发和评估增材制造部件的自感应能力。使用自定义 g 代码在基于材料挤出的 Anisoprint A4 机器上制造了两组测试样本。每组都包含非晶态热塑性基质中的铜和连续碳纤维。通过改进美国材料与试验协会 (ASTM D790) 三点加载系统开发了一种量身定制的测试装置。在弯曲载荷下进行电阻测量，以评估每个测试样本的自感应能力。结果证实，材料挤出技术可以生产自感应部件。电阻呈线性增加（传感公差 <±2.6%，R 2 >93.8% p 值 < 0.005），与施加的力和应变建立了很强的相关性。这项工作允许创建智能部件，以促进工业 4.0 所需的状态监测和预防性维护所需的大数据收集、分析和基于证据的决策。