Para medir fuerzas tridimensionales (3D) de forma eficiente y mejorar la sensibilidad de los sensores táctiles, en este artículo se propone un novedoso sensor táctil piezoeléctrico con estructura de "sándwich". Entre dos sustratos flexibles de polidimetilsiloxano (PDMS) se intercala una matriz de unidades sensibles circulares con forma de cono truncado fabricadas con fluoruro de polivinilideno (PVDF). Basándose en las propiedades piezoeléctricas de las unidades sensibles de PVD F, se llevan a cabo modelizaciones y análisis de elementos finitos para el sensor. Se obtiene la relación entre la fuerza y el voltaje de la unidad sensible y se establece un modelo de percepción táctil. El modelo puede distinguir la dirección de deslizamiento e identificar el material del deslizador cargado en el sensor. Se construye un algoritmo de red neuronal de retropropagación (BPNN) para predecir las fuerzas 3D aplicadas sobre el modelo de sensor táctil, y las fuerzas 3D se desacoplan de los voltajes de las unidades sensibles. El algoritmo BPNN se optimiza mediante un algoritmo genético (AG) para mejorar la precisión de la predicción de la fuerza 3D, y se obtienen resultados de predicción bastante buenos. Los resultados experimentales muestran que el nuevo modelo de sensor táctil puede predecir eficazmente las fuerzas 3D, y el modelo BPNN optimizado por el AG puede predecir las fuerzas 3D con una precisión mucho mayor, lo que también mejora la inteligencia del sensor. Todos los resultados de predicción indican que el algoritmo BPNN tiene un rendimiento muy eficiente en la predicción de fuerzas 3D para el sensor táctil piezoeléctrico.
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