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实体 Soft robotics

Soft robotics

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  1. TOOL · CL_156380 ·

    深度学习模型预测软体机器人中的粘附力

    研究人员开发了一种深度学习模型，能够快速预测粘弹性材料中的粘附力，这项任务以前需要计算密集型模拟。该模型利用带有LSTM网络的序列到序列架构，可以根据规定的位移历史预测完整的力轨迹。这种方法显著减少了计算时间，使其适用于软体机器人和操纵任务中的实时应用。
  2. TOOL · CL_139128 ·

    智能材料实现400倍电激活夹持力

    西北工业大学的研究人员开发出一种新颖的纸质超薄智能材料，该材料在通电时可显著增强粘合力。这种电激活夹持力可将其保持强度提高400倍，使其能够举起重达10磅的哑铃。这项创新在芯片制造、软体机器人和精密组装等敏感行业具有潜在应用前景。