• 网站首页

  • 香港马会现场开奖

  • 11109香港马会现场开奖

  • 香港马会现场开奖直播现场

  • 香港马会现场开奖直播

  • 香港马会现场开奖结果

  • 04885香港马会现场开奖

  • 主页 > 香港马会现场开奖直播现场 >   香港马会现场开奖直播现场
    这条胶带成精了:仿“尺蠖”软体机器人新型智
    时间:2019-10-17

      传统机器人往往采用电机驱动控制,他们精确有力但却也蕴含危险,动作僵硬。近年机器人的研究热点之一便是科学家们抛弃了传统的电机制造的机器人,开始尝试开发智能材料,来模仿生物肌肉收缩。我省为城乡困难群众发放冬季取暖救助管家婆王

      多伦多大学 “材料科学工程部” 的Hani Naguib教授及其小组提出了一种新型的智能材料并制造了一只软体机器人“尺蠖”(读音huo)。这个机器人的外表平平无奇,看起来如同一片黑色的胶带,有着四只铜脚。但你可不能小瞧它,借助神奇的“智能材料”技术,间断性的通电就可以实现尺蠖的爬行运动!

      Naguib教授团队发现了一种新颖的方法来对智能材料进行编程,Naguib他的团队将这项技术应用于机器人领域,创造了可以卷曲的“软体”驱动器,该驱动器在12V的电压下可实现540度三维弯曲,并制造了一个软体机器人来模拟尺蠖蠕虫爬行的动作。Naguib教授认为该智能材料还可能被应用于航空,手术以及可穿戴智能设备中。

      Hani Naguib团队的研究重点之一是电热执行器(electrothermal actuator,简称ETA),也就是尺蠖机器人身体的黑色部分。这是一种由特殊聚合物制成的材料,在制作过程中,对其材料进行特殊的“编程”,从而使它对外界电或热的变化做出物理响应。例如,可以对ETA进行编程以模仿肌肉反射,在低温时收缩,在高温时会舒张,从而通过控制外界温度变化,就可以实现对于材料的“控制”。

      小知识:智能材料多指对于外界给与的刺激可以做出反应(例如收缩,弯曲)的材料,刺激包括光,力,电场,磁场,温度等。常见的智能材料有形状记忆合金,形状记忆高聚物,压电材料,介电弹性体等。

      原理:尺蠖的四只脚是导电的铜片,通电后可以加热机器人本体。本体基于形状记忆原理在常温下保持弯曲的样子。每每通过路径给它通12V的电压20s,机器人受热会从弯曲状态伸展。20s后停止通电,一段时间后随着热量的消散,《世说新语》经典处世语录集(一)六合,它会再次回到最初记忆的弯曲形状。尺蠖的尾巴是硬质的材料,产生阻力从而推动机器人向前,以此反复执行来实现爬行的运动。

      美国每日科学网 (ScienceDaily)近日也对该研究以及研究团队进行了如题报道: “像蠕虫一样运动的软体机器人” (Soft robot programmed to move like aninchworm)。小编希望通过整理该报道和论文原文内容,让大家可以大致窥探到这只软体“蠕虫”的奥秘。

      文章第一作者博士生Sun解释说:“现有研究基本上是对一块平坦的ETA材料进行编程,因此制作的驱动器的响应只是二维的弯曲运动。”相比之下,他们创造的ETA驱动器有3维的状态。他们使用了一种热致应力松弛和固化方法,为复杂的形状和运动提供了更多可能性。Sun还表示:“我们制作的ETA驱动器相对来说驱动效率也是很大的,要比迄今为止研究文献中所存在的任何驱动器效率更高。”

      如上图,该研究中提出的新型的ETA是将PDMS(Polydimethylsiloxane,聚二甲基矽氧烷)层和SWCNT(single-wall carbon nanotubes,单层碳纳米管)层通过特殊的制造方法(详请可参考文末原文链接)融合。

      ETA由PDMS和SWCNT层混合制造,当我们把左图中两种材料混合制造的ETA扭曲720度并且通电(7V)加热一段时间后,撤掉电源冷却以后改材料仍然保持原状(图4右图),这种变形是研究者指出的三维的形状记忆效果。

      对PDMS进行如之前ETA上上图的操作,冷却后没有办法维持720度的扭转(如上右图),无法保持形状记忆。

      图中展示了ETA驱动器在通电加热的情况下,随着时间的变换,lhc本港台现场直播,驱动器弯曲的变化。

      Naguib在采访中表示,这些可编程的变形软机器人有很高的应用价值,它可以在航空,手术和可穿戴电子产品等领域发挥作用。他提出了一些潜在的其他的应用场景,例如,发生煤气泄漏或火灾,可以为爬行软体机器人配备传感器以测量有害环境”

      “我们正在努力将这种材料应用于服装。这些服装会根据体温而伸展收缩,这可能对运动员有治疗作用,”Naguib说。该团队还在研究这类智能服装是否对脊髓损伤有益。

      在未来一年的研究中,Naguib的团队致力于加快“尺蠖”软体机器人的响应速度,并研究一些其他的应用场景。他说:“目前我们已经“训练”这种材料像蠕虫一样运动,我们希望未来可以模仿更多的运动,例如蝴蝶的翅膀。”