論文の概要: Strain in Sound: Soft Corrugated Tube for Local Strain Sensing with Acoustic Resonance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20017v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 21:51:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.864365
• Title: Strain in Sound: Soft Corrugated Tube for Local Strain Sensing with Acoustic Resonance
• Title（参考訳）: 音のひずみ:音の共鳴による局所ひずみ検出のための軟質コルゲート管
• Authors: Michael Chun, Ananya Nukala, Tae Myung Huh,
• Abstract要約: 内部の腐食した空洞は、管の定常波共鳴モードを励起する圧力振動を誘発し、音響音を発生させる。 制御された流速を網羅することにより,様々な局所的ストレッチ条件下での流速の共振周波数データを収集した。 センサーは0.8mmの平均絶対誤差(MAE)を達成し、単周期管(3.1mm)は1mmの良好なMAEを提供した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5543867614999908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a soft corrugated tube sensor designed to estimate strain in each half segment. When air flows through the tube, the internal corrugated cavities induce pressure oscillations that excite the tube's standing wave resonance mode, generating an acoustic tone. Stretching the tube affects both the resonance mode frequency, due to changes in overall length, and the frequency-flow speed relationship, due to variations in cavity width, which is particularly useful for local strain estimation. By sweeping flow rates in a controlled manner, we collected resonance frequency data across flow speeds under various local stretch conditions, enabling a machine learning algorithm (gradient boosting regressor) to estimate segmental strain with high accuracy. The dual-period tube design (3.1 mm and 4.18 mm corrugation periods) achieved a mean absolute error (MAE) of 0.8 mm, while the single-period tube (3.1 mm) provided a satisfactory MAE of 1 mm. Testing on a mannequin finger demonstrated the sensor's capability to differentiate multi-joint configurations, showing its potential for estimating non-uniform deformations in soft bodies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,各部分のひずみを推定するソフトコルゲート管センサを提案する。 管内を空気が流れると、内部の腐食した空洞は管の定常波共鳴モードを励起する圧力振動を誘発し、音響音を発生させる。 管のストレッチングは、全体の長さの変化による共振モード周波数と、特に局所ひずみ推定に有用なキャビティ幅の変化による周波数-流速関係の両方に影響を及ぼす。 制御された流れ速度を網羅することにより、様々な局所的ストレッチ条件下での流速の共振周波数データを収集し、機械学習アルゴリズム(緩やかな強化回帰器)によりセグメントひずみを高精度に推定する。 二周期管の設計(3.1mmと4.18mm)は0.8mmの平均絶対誤差(MAE)を達成し、単周期管(3.1mm)は1mmの良好なMAEを提供した。 マニキンフィンガーの試験では、センサーが多関節構成を区別する能力を示し、軟体内での不均一な変形を推定する可能性を示した。

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