Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Napredno
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Single-process 3D-printed smart pad with CNN-based touch localization and force classification
ID
Barši Palmić, Tibor
(
Avtor
),
ID
Podlipnik, Enej
(
Avtor
),
ID
Slavič, Janko
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(20,98 MB)
MD5: FA796CE52F317D3B38ED203355942D15
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17452759.2026.2640277
Galerija slik
Izvleček
Multi-material 3D-printing enables the single-process embedding of piezoresistive sensors producing multi-functional, fully 3D-printed, smart structures without manual assembly or specialized equipment. However, the low sensitivity and manufacturing variability yield unreliable signals, limiting 3D-printed sensors to simple demonstrations rather than complex sensing tasks. This work introduces a single-process, 3D-printed structure with inherently poor sensing capability that is transformed into a highly accurate smart pad with functional tap localization using a convolutional neural network (CNN). The structure consists of a thermoplastic polyurethane (TPU) pad with up to four embedded piezoresistive sensors fully fabricated through material extrusion (MEX). The CNN processes measured time-series signals to predict the tap location and classify the force magnitude. The 4-sensor smart pad reliably distinguishes individual taps with millimeter accuracy (3.56 mm mean accuracy), enabling touch-pad applications with force classification (>98.7% accuracy). The single-sensor smart pad maintains functional performance (6.32 mm mean accuracy), proving that machine learning compensates for the extreme sensor reduction. This work establishes a rapid-prototyping platform for application-specific CNN-enhanced smart structures in human-machine interfaces, soft robotics, and structural health monitoring.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
multi-material 3D-printing
,
smart structures
,
piezoresistive sensors
,
convolutional neural networks
,
impact detection
Vrsta gradiva:
Članek v reviji
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
FS - Fakulteta za strojništvo
Status publikacije:
Objavljeno
Različica publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2026
Št. strani:
15 str.
Številčenje:
Vol. 21, no. 1, art. e2640277
PID:
20.500.12556/RUL-181418
UDK:
681.586:004.92
ISSN pri članku:
1745-2759
DOI:
10.1080/17452759.2026.2640277
COBISS.SI-ID:
274318851
Datum objave v RUL:
07.04.2026
Število ogledov:
51
Število prenosov:
14
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
Virtual and physical prototyping
Založnik:
Taylor & Francis
ISSN:
1745-2759
COBISS.SI-ID:
514087705
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
3D-tisk z zaznavali
,
pametne strukture
,
piezorezistivni senzorji
,
konvolucijske nevronske mreže
,
zaznavanje trka
,
procesiranje signalov
,
strojno učenje
Projekti
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P2-0263
Naslov:
Mehanika v tehniki
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
L2-60140
Naslov:
Aktivni samozavedni 3D-tiskani dinamski sistemi in strukture
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj