W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Deep Learning in Design of Semi-Automated 3D Printed Chainmail with Pre-Programmed Directional Functions for Hand Exoskeleton

Autorzy

[ 1 ] Instytut Technologii Materiałów, Wydział Inżynierii Mechanicznej, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.9] Inżynieria mechaniczna

Rok publikacji

2022

Opublikowano w

Applied Sciences

Rocznik: 2022 | Tom: vol. 12 | Numer: iss. 16

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • computational intelligence
  • deep learning
  • design
  • 3D printed
  • chainmail
  • flexible shape
  • hand exoskeleton
Streszczenie

EN The aim of this paper is to refine a scientific solution to the problem of automated or semi-automated efficient and practical design of 3D printed chainmails of exoskeletons with pre-programmed properties (variable stiffness/flexibility depending on direction) reflecting individual user needs, including different types and degrees of deficit. We demonstrate this with the example of using chainmail in a hand exoskeleton, where 3D printed chainmail components can be arranged in a single-layer structure with adjustable one- or two-way bending modulus. The novelty of the proposed approach consists in combining the use of real data from research on the exoskeleton of the hand, new methods of their analysis using deep neural networks, with a clear and scalable design of a 3D printed fabric product that can be personalized (mechanical parameters such as stiffness and bend angles in various directions) to the needs and goals of therapy in a particular patient. So far, this approach is unique, having no equivalent in the literature. This paves the way for a wider implementation of adaptive chainmails based on machine learning, more efficient for more complex chainmail designs.

Data udostępnienia online

12.08.2022

Strony (od-do)

8106-1 - 8106-15

DOI

10.3390/app12168106

URL

https://www.mdpi.com/2076-3417/12/16/8106

Uwagi

Article Number: 8106

Tryb otwartego dostępu

otwarte czasopismo

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

100

Impact Factor

2,7

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.