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Desarrollo, caracterización experimental y numérica de nuevos sensores de deformación flexibles para aplicaciones en robótica blanda

Autores: Nnadi, Sylvester Ndidiamaka; Ajadalu, Ivor; Rahmani, Amir; Aliyu, Aliyu; Elgeneidy, Khaled; Montazeri, Allahyar; Sohani, Behnaz

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Desarrollo, caracterización experimental y numérica de nuevos sensores de deformación flexibles para aplicaciones en robótica blanda


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Médico
Agrícola
Robots
Sensores
Flexible
Fabricación aditiva

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 17

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los robots médicos y agrícolas que interactúan con tejido vivo o recogen fruta requieren sensores táctiles y flexibles para minimizar o eliminar daños. Hasta hace poco, la investigación se había centrado en el desarrollo de robots hechos de materiales rígidos, como metal o plástico. Debido a su configuración compleja, mala adaptabilidad espacial y baja flexibilidad, los robots rígidos no son completamente aplicables en algunos entornos especiales, como la rehabilitación de extremidades, el agarre de objetos frágiles, la interacción humano-máquina y la locomoción. Todo esto debe hacerse de manera precisa y segura para que sean útiles. Sin embargo, el diseño y la fabricación de partes de robots suaves que interactúan con tejido vivo u objetos frágiles no es tan sencillo. Dado que están involucrados la hiperelasticidad y la conductividad, la fabricación convencional (sustractiva) puede resultar en materiales desperdiciados (que son costosos), partes incompatibles debido a diferentes propiedades físicas y altos costos. En este trabajo, se utiliza la fabricación aditiva (impresión 3D) para producir un sensor flexible compuesto y conductor. Se probó su respuesta eléctrica en función de varias condiciones físicas. Se utilizó el análisis de elementos finitos (FEA) para caracterizar su comportamiento de deformación y estrés para la optimización y lograr funcionalidad y durabilidad. Además, se desarrolló un modelo de regresión no lineal para el rendimiento del sensor.

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