Programmable Sensing Composites

可编程传感复合材料

基本信息

  • 批准号:
    EP/V004654/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 64.49万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2020 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Most man-made objects are still in the analog era: Few man-made physical objects contain sensors and fewer still have any embedded computation alongside sensors. This situation is much like analog cameras at the turn of the century. Embedding digital computation alongside sensing in object fabrication processes and in fabricated structures could enable in situ metrology, in situ analysis during real-world use, and valuable statistics from every individual physical object. Such in-situ-processed digital summaries of the physical histories of internals and usage of objects could enable a fundamental shift in how we design, fabricate, and use physical objects.Synthesized digital summaries of the internal conditions within physical objects could enable a revolution at the same scale or greater than the revolution in data-driven methods for computer vision enabled by ubiquitous digital cameras. Because they will enable embedding sensing combined with local in situ signal processing, sensor-augmented fabrication processes and sensor-augmented fabricated objects could enable a revolution with potential far-reaching benefits to society (better products that are more fit for purpose) and the environment (products manufactured with less waste). Embedded sensing and computation could also enable a future where materials properties adapt, under control of computation, to the modes of usage of objects. Embeddable sense-and-compute devices and the associated research results and methods from this project could allow us, for the first time, to monitor those phenomena autonomously over a physical object's lifetime, to perform fundamentally new forms of structural integrity analysis based on real-time data monitored throughout the volume of products, and to enable new structural capabilities and commercial product capabilities, such as sensed-stress-driven adaptive recalls and data-driven product customization.Our goal in this project is to investigate new fundamental methods for embedding computation and sensing into additively-manufactured objects and to use sensor data, analyzed in situ, to improve their materials formulation, design, and manufacturing. Data from continuous in-object metrology during real-world use could enable fundamentally-new and potentially-disruptive methods for manufacturing high-value items. Today, unlike in other areas of engineering, where large amounts of data from real-world use are revolutionizing tasks such as computer vision and speech recognition, manufactured objects are still largely un-instrumented, data-poor, and missing out on opportunities for data-driven usage-informed design, materials formulation, and manufacturing.
大多数人造物体仍处于模拟时代:很少有人造物理对象包含传感器,并且更少的传感器与传感器一起具有任何嵌入式计算。这种情况就像本世纪初的模拟摄像机一样。将数字计算与感测在对象制造过程和制造结构中的嵌入,可以实现原位计量,现实使用期间的原位分析以及每个单个物理对象的有价值的统计数据。这种内部物理历史和对象使用的原地处理的数字摘要可以使我们的设计,捏造和使用物理对象的设计,构造和使用物理对象进行根本性转变。物理物体内部条件的数字摘要可以使革命在与计算机视觉中启用的革命方法相同或更大的革命范围,以允许数据驱动的计算机视觉启用。因为它们将启用嵌入感测,并结合局部原位信号处理,传感器增强的制造工艺和传感器增强的制造物体可以使革命具有潜在的对社会的潜在深远收益(更适合目的的更好的产品)和环境(产品制造的产品,浪费较少)。嵌入式感应和计算还可以实现未来的材料属性在计算控制下适应对象使用模式的材料属性。可嵌入的感性和计算设备以及该项目的相关研究结果和方法可以使我们首次在物理对象的生命周期内自主监视这些现象,能够基于在整个产品量中监视的实时数据进行基本的结构完整性分析,并在整个产品中监控,并启用了诸如新的结构性和商业化的产品,并启用了新的结构性调查,并启用了新的型号,并探讨了新的型号,以供应效果,并启用新的型号,并启用了新的型号,并涉及到式的启发性,并涉及到式的启发性,以供应效果。项目是为了调查将计算和感应嵌入加化性物体中的新基本方法,并使用原位分析的传感器数据来改善其材料制定,设计和制造。实际使用期间,来自连续的对象计量学的数据可以从根本上新地且潜在的干扰方法来制造高价值项目。如今,与其他工程领域不同的是,来自现实世界中大量数据的数据正在彻底改变计算机视觉和语音识别的任务,制造的对象仍然在很大程度上没有受到启发,贫穷的数据,并且缺少数据驱动的使用情况使用的使用机会的机会,材料表格和制造。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
CoSense: Compiler Optimizations using Sensor Technical Specifications
CoSense:使用传感器技术规范进行编译器优化
  • DOI:
    10.1145/3640537.3641576
  • 发表时间:
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mu P
  • 通讯作者:
    Mu P
An Algorithm for Sensor Data Uncertainty Quantification
传感器数据不确定性量化算法
  • DOI:
    10.1109/lsens.2021.3133761
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Meech J
  • 通讯作者:
    Meech J
Deep learning enabled error detection and correction for 3D printing
深度学习支持 3D 打印的错误检测和纠正
  • DOI:
    10.17863/cam.100129
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Brion D
  • 通讯作者:
    Brion D
Machine Learning for Sensor Transducer Conversion Routines
  • DOI:
    10.1109/les.2021.3129892
  • 发表时间:
    2021-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    T. Newton;James Timothy Meech;Phillip Stanley-Marbell
  • 通讯作者:
    T. Newton;James Timothy Meech;Phillip Stanley-Marbell
Efficient Programmable Random Variate Generation Accelerator From Sensor Noise
针对传感器噪声的高效可编程随机变量生成加速器
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The Sunflower Tool Suite - Hardware and Software Research Platforms for Energy-Constrained and Failure-Prone Systems
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Phillip Stanley-Marbell
  • 通讯作者:
    Phillip Stanley-Marbell
L24: Parallelism, performance, energy efficiency, and cost trade-offs in future sensor platforms
  • DOI:
    10.1145/2512465
  • 发表时间:
    2013-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Phillip Stanley-Marbell
  • 通讯作者:
    Phillip Stanley-Marbell
Sal/Svm: an assembly language and virtual machine for computing with non-enumerated sets
  • DOI:
    10.1145/1941054.1941055
  • 发表时间:
    2010-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    Phillip Stanley-Marbell
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  • 财政年份:
    2021
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    $ 64.49万
  • 项目类别:
    Research Grant

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    2022
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  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于磁场定向诱导的感应加热机场道面地聚物基软磁复合材料研究
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  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
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    青年科学基金项目

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High-performance thin film porous pyroelectric materials and composites for thermal sensing and harvesting
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  • 批准号:
    EP/Y017412/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 64.49万
  • 项目类别:
    Fellowship
Laser-induced graphene composites-based standalone stretchable sweat sensing system for remote health monitoring
基于激光诱导石墨烯复合材料的独立可拉伸汗液传感系统,用于远程健康监测
  • 批准号:
    2309323
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 64.49万
  • 项目类别:
    Standard Grant
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用于基础设施健康监测的自感知水泥基复合材料
  • 批准号:
    RGPIN-2017-06406
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 64.49万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Conjugated Polymers and Composites for Energy, Electronics and Sensing
用于能源、电子和传感的共轭聚合物和复合材料
  • 批准号:
    RGPIN-2019-04671
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 64.49万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Self-sensing cementitious composites for infrastructure health monitoring
用于基础设施健康监测的自感知水泥基复合材料
  • 批准号:
    RGPIN-2017-06406
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 64.49万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
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