Loading...
Soft matter2022Sep28Vol.18issue(37)

誘電体エラストマーアクチュエーターの迅速な評価のためのリアルタイム高電圧容量

,
,
,
,
文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

誘電体エラストマーアクチュエータ(DEA)は、ロボット、触覚、および光学的アプリケーションを有効にした柔らかい電気機械トランスデューサーです。高い特定のエネルギー、大きな帯域幅、および単純な製造におけるそれらの利点にもかかわらず、それらの広範な採用は長期的なパフォーマンスの低下によって制限されています。機械的な作業出力は広範囲に研究されていますが、電気エネルギーの入力はめったに特徴付けられません。ここでは、DEA作動中の高電圧容量を継続的に監視して、電気エネルギー消費を直接測定する方法を報告します。私たちのアプローチは、エネルギー変換効率を追跡できますが、デバイスの特性の変化もリアルタイムで示しています。この前例のない洞察により、DEAを研究し、分解メカニズムを評価し、材料構造をデバイスのパフォーマンスと相関させる新しい方法を可能にします。さらに、データ駆動型の最適化と長期的なアクチュエータのパフォーマンスの予測のためのデータ収集プラットフォームを提供します。この作業は、ウェアラブルデバイスからさまざまなスケールのソフトマシンまで、超敏感なDEAを開発し、幅広いアプリケーションを可能にするための必要なステップです。

誘電体エラストマーアクチュエータ(DEA)は、ロボット、触覚、および光学的アプリケーションを有効にした柔らかい電気機械トランスデューサーです。高い特定のエネルギー、大きな帯域幅、および単純な製造におけるそれらの利点にもかかわらず、それらの広範な採用は長期的なパフォーマンスの低下によって制限されています。機械的な作業出力は広範囲に研究されていますが、電気エネルギーの入力はめったに特徴付けられません。ここでは、DEA作動中の高電圧容量を継続的に監視して、電気エネルギー消費を直接測定する方法を報告します。私たちのアプローチは、エネルギー変換効率を追跡できますが、デバイスの特性の変化もリアルタイムで示しています。この前例のない洞察により、DEAを研究し、分解メカニズムを評価し、材料構造をデバイスのパフォーマンスと相関させる新しい方法を可能にします。さらに、データ駆動型の最適化と長期的なアクチュエータのパフォーマンスの予測のためのデータ収集プラットフォームを提供します。この作業は、ウェアラブルデバイスからさまざまなスケールのソフトマシンまで、超敏感なDEAを開発し、幅広いアプリケーションを可能にするための必要なステップです。

Dielectric elastomer actuators (DEAs) are soft electromechanical transducers that have enabled robotic, haptic, and optical applications. Despite their advantages in high specific energy, large bandwidth, and simple fabrication, their widespread adoption is limited by poor long-term performance. While the mechanical work output has been studied extensively, the electrical energy input has rarely been characterized. Here we report a method to continuously monitor high voltage capacitance during DEA actuation to directly measure the electrical energy consumption. Our approach can track energy conversion efficiency, but also show changes in the device's properties in real-time. This unprecedented insight enables a novel way to study DEAs, evaluate degradation mechanisms, and correlate material structure to device performance. Moreover, it provides a data acquisition platform for data-driven optimization and prediction of long-term actuator performance. This work is a necessary step towards developing ultra-resilient DEAs and enabling a wide range of applications, from wearable devices to soft machines across different scales.

医師のための臨床サポートサービス

ヒポクラ x マイナビのご紹介

無料会員登録していただくと、さらに便利で効率的な検索が可能になります。

Translated by Google