Los autores desean expresar su agradecimiento al Sr. Hong Hu por su ayuda en la realización de los experimentos reportados en este trabajo. Esta obra fue financiada en parte por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (N ° 61473207).

1. Adquisición de señales de EEG <ol><li> Explicar el procedimiento experimental para el tema y obtener el consentimiento informado por escrito para participar en experimentos. </li><li> Medir la circunferencia de la cabeza del sujeto utilizando una cinta métrica y seleccionar el tamaño del casquillo EEG que está cerca de la medición. La disposición de electrodos se basa en el &quot;Sistema de 10 hasta 20 Internacional&quot; 12. </li><li> Mida la distancia entre el nasión y inion. Use un lápiz marcador para marcar la piel 10% de la distancia como una referencia para la alineación de la tapa, y marcar el punto medio de la distancia que el vértice en el cuero cabelludo del sujeto. </li><li> Coloque la tapa de EEG en la materia mediante la alineación de la marca de 10% con el punto medio de los electrodos FP1 y FP2. Posición electrodo Cz de la tapa en el vértice. </li><li> Asegúrese de que el Fz, Cz, Pz y Oz se encuentran en la línea media de la cabeza, y que cada par de electrodos situados a ambos lados de la línea media se encuentran en una línea horizontal. </li><li>Unte los electrodos REF1 y REF2 con gel conductor. Coloque los electrodos de referencia en los mastoides izquierda y derecha utilizando cinta médica. Apriete el barbijo. </li><li> Coloque una jeringa de punta roma en los soportes de electrodos e inyectar gel conductor en cada electrodo en el orden siguiente: primero, el electrodo de &quot;tierra&quot; en la frente y segundo, los cinco electrodos utilizados en el experimento, O2, O1, Oz, Pz y Cz. </li><li> Sentar al sujeto en una cómoda silla de 60 cm delante de un monitor de estímulo. Instruya al sujeto para mantener su / sus ojos en el mismo nivel horizontal con el centro de la pantalla. </li><li> Conectar los hilos de los electrodos para el sistema de adquisición de datos EEG. Configure la velocidad de muestreo de 1 kHz. </li><li> Examine la calidad de la señal EEG en la dedicada DPC. Si hay un problema con un electrodo particular, gel reinyectar para ajustar la impedancia de la canal. </li><li> Utilice el SPC dedicado a parpadear cuatro imágenes robot en las frecuencias de 4.615, 12, 15 y 20Hz como estímulos visuales en la interfaz de usuario, como se muestra en la Figura 2. </li></ol> 2. Desconectado SSVEP Analizar Características <ol><li> Llevar a cabo 32 ensayos de experimentos de formación fuera de línea para cada sujeto y registrar sus señales cerebrales adquiridas del sistema EEG durante todo este proceso. NOTA: este proceso sólo se lleva a cabo por los sujetos de primera vez del experimento para establecer sus vectores de características SSVEP y entrenar el clasificador. </li><li> Cuando se inicia un juicio, seleccione un estímulo como el objetivo al azar y mostrar una flecha amarilla por encima de ella. </li><li> 1 segundo después, parpadear los cuatro estímulos visuales en diferentes frecuencias en la interfaz de usuario durante 5 segundos. </li><li> Solicitar el objeto de centrarse en el objetivo de estímulo seleccionado, manteniendo su / su movimiento corporal al mínimo. </li><li> Después de cada ensayo, dar el sec tema 3 para relajarse, y luego empezar la siguiente prueba. </li><li> Cuando hayan terminado todos los ensayos, leer los datos guardados. Extracto de una época de datos 3-sec ser<html> entre 2 y 5 segundos después del disparo que selecciona un estímulo como el objetivo en cada ensayo. </li><li> Calcular la densidad espectral de potencia (PSD) de las épocas de datos utilizando el analizador de datos sin conexión en los scripts de MATLAB. Utilice el algoritmo de procesamiento se describe en detalles a continuación: <ol><li> Calcular los coeficientes de análisis de correlación canónica (CCA) de los datos de EEG multicanal con unos datos de referencia. CCA es un método estadístico multivariable utilizado para dos conjuntos de datos para encontrar su correlación subyacente 13. Teniendo en cuenta el segmento 3s de EEG multicanal X de datos y datos de referencia Y de la misma longitud, utilice CCA para encontrar los vectores de ponderación, W x y W y, para maximizar el coeficiente de correlación ρ entre x = X T W x e y = Y T W y. Establecer los datos de referencia para ser las señales periódicas en ciertas frecuencias de estímulo. /ftp_upload/53558/53558eq1.jpg &quot;/&gt; donde f 1, f 2, 3 f, f 4 son las frecuencias características de los cuatro estímulos visuales. </li><li> Filtrado espacialmente los datos de EEG multicanal X utilizando los coeficientes calculados CCA W x para obtener una sola dimensión x de datos filtrados, que tiene la correlación más prominente con la combinación lineal de los datos de referencia. </li><li> Calcular la PSD de los datos x filtrados espacialmente utilizando Transformada Rápida de Fourier (FFT). <img alt="Ecuación 2" src="/files/ftp_upload/53558/53558eq2.jpg" /> donde N FFT es el tamaño de la muestra de datos x, y FFT (x, N FFT) devuelve el -point Fourier discreta N FFT transformada de x. </li><li> Normalizar el PSD con respecto a su valor medio entre 3 y 30 Hz. <img alt="Ecuación 3" src="/files/ftp_upload/53558/53558eq3.jpg" /> dónde60; <img alt="Ecuación 3 Denominador" src="/files/ftp_upload/53558/53558eq3denominator.jpg" /> denota la media del espectro de potencia entre 3 y 30Hz. </li></ol></li><li> Calibrar los parámetros de clasificación de las cuatro frecuencias de estímulo. En primer lugar, observar el espectro PSD normalizado que corresponde a su objetivo de estímulo, y configurar manualmente la frecuencia con la amplitud PSD fuerte como la frecuencia característica. En base a la frecuencia característica, dividir los datos PSD normalizados en dos grupos: uno se adquiere cuando el estímulo correspondiente se selecciona como destino, y el otro se adquiere cuando se seleccionan los estímulos no objetivo. Calcular el valor medio de cada conjunto respectivamente. Determinar el umbral de la mediana de los dos valores medios para clasificar el objetivo y no objetivo establece 14. </li></ol> 3. Procesamiento Online señales cerebrales <ol><li> Abra el procesador de señal en línea como se muestra en la Figura 3, que se desarrolla basándose sobre el medio ambiente OpenViBE y las secuencias de comandos de MATLAB, en la DPC para las señales cerebrales de procesamiento en línea. </li><li> Haga doble clic en el cuadro de la señal Adquirir y Proceso, que está marcado con un círculo rojo en la figura 3, para abrir la ventana de configuración OpenViBE. Configure los parámetros de clasificación para el sujeto:. Establecer la velocidad de muestreo de 1 kHz, ajuste la longitud de tiempo para la FFT como 3 seg, y establecer las frecuencias características de acuerdo a los resultados de análisis fuera de línea, por ejemplo, 4.667, 24, 15 y 20 Hz . </li><li> Haga clic en el botón Empieza a funcionar el procesador de señal en línea, que procesa los datos en tiempo real utilizando el siguiente algoritmo en tres pasos. </li><li> En primer lugar, el algoritmo adquiere datos de EEG de los canales de Oz, O1, O2, Pz y CPZ del sistema de EEG cada 0,5 s, y extrae el segmento de datos de los últimos 3s para el procesamiento en línea. </li><li> En segundo lugar, el algoritmo procesa el segmento de datos 3-sec usando los algoritmos descritos en el paso 2.7, y calcula el tiempo real PSD para CLASIFICACción. </li><li> En tercer lugar, el algoritmo clasifica los patrones de ondas cerebrales de acuerdo con las amplitudes de PSD en las cuatro frecuencias de características. Cuando la amplitud de una frecuencia característica está por encima de un umbral dado, clasificar el estímulo parpadeo a la frecuencia correspondiente como el objetivo SSVEP. </li></ol> 4. Conexión del robot humanoide <ol><li> Pulse el botón en el pecho del robot humanoide y esperar a que se inicie. NOTA: este proceso dura aproximadamente 1 min y se completa cuando el robot dice &quot;OGNAK GNOUK&quot;, mientras que en su botón en el pecho se convierte en blanco. </li><li> Establezca su conexión Wireless Fidelity (WiFi) a la DPC 15. </li><li> Abra el controlador del robot programado en C ++ guiones visuales en la DPC. El controlador recibe los resultados de la clasificación del procesador de señal en línea a través de Virtual-realidad periférica Red de interfaz (VRPN), que se traduce en los comandos del robot, y controla los comportamientos correspondientes del humanoid robot a través de conexión inalámbrica. </li><li> Configure el controlador del robot introduciendo la dirección IP del robot de acuerdo con su conexión Wi-Fi, que define tres conjuntos de comportamientos del robot que se puede cambiar fácilmente para realizar las tres tareas diferentes, y el establecimiento de los parámetros de ejecución de estos comportamientos (por ejemplo., La velocidad al caminar o distancia) para adaptarse a la exigencia de tareas. NOTA: más detalles de estos comportamientos se describen en los pasos 5.2.1, 5.3.1, y 5.4.1. </li><li> Haga clic en el botón Generar de la plataforma Visual Studio para ejecutar el controlador del robot. </li><li> Abra el programa chorégraphe en el SPC. Haga clic en &quot;Conectar a&quot; botón para que aparezca un widget de conexión. Seleccione el robot para ser controlado en función de su dirección IP y, haga doble clic en su icono para conectarse a él. </li><li> Abra el monitor de video en el menú Ver en la barra de menú chorégraphe y mueva el monitor a la parte frontal de la interfaz de usuario para mostrar información de vídeo en directo desde la cámara del robot. </li></ol> &lt;p class = &quot;jove_title&quot;&gt; 5. La realización de experimentos de control y regulación <ol><li> Solicitar el sujeto para llevar a cabo tres tareas de control en lazo cerrado específicos dentro de diferentes entornos con el fin de evaluar el desempeño interacción cerebro-robot. NOTA: estas tareas, que son importantes en aplicaciones robóticas, ya que son útiles en la asistencia a las personas con discapacidad y de edad avanzada en su vida diaria, la necesidad de activar diferentes comportamientos del robot. </li><li> Llevar a cabo la primera tarea de control de circuito cerrado de telepresencia controlar el robot humanoide mediante señales cerebrales para caminar a través de los obstáculos y apretar un interruptor de la luz para encender la luz, como se muestra en la Figura 4. <ol><li> Para llevar a cabo la primera tarea, controlar las conductas de robots que son codificadas por los cuatro estímulos SSVEP como: dando un paso adelante con una distancia fija de 0,15 m, girar a la izquierda con un radian fijo de 0,3 rad, girando a la derecha con un radian fijo de 0,3 rad, y empujando el interruptor utilizando su mano derecha. NOTA: la CONFIGURACIÓNproceso de se describe en el paso 4.4. </li><li> Informar al tema de la tarea objetivo y los cuatro comportamientos para ser controlado. </li><li> Ejecute el controlador del robot como en los pasos 4.5-4.7, y comenzar el experimento. Dar el tema de la libertad de percibir el entorno y tomar decisiones basadas en la retroalimentación de video en vivo, y para activar los comportamientos del robot por mirando a los estímulos correspondientes. NOTA: no Instrucción o la ayuda se debe dar al sujeto a no ser en situaciones de emergencia, por ejemplo, el robot está a punto de chocar con un obstáculo.. </li></ol></li><li> Llevar a cabo la segunda tarea de telepresencia controlar el robot humanoide a través de las señales del cerebro a caminar hacia la escalera siguiendo la señal de salida, como se muestra en la Figura 5. Cuando confrontar los transeúntes, pida al sujeto para controlar el robot que decir &quot;perdón&quot; y esperar a que el transeúntes que dan paso. <ol><li> Controla los comportamientos del robot codificadas por los cuatro estímulos SSVEP como: caminar hacia adelante continuously a una velocidad de 0,05 m / seg, girando a la izquierda de forma continua a una velocidad de 0,1 rad / seg, girando a la derecha de forma continua a una velocidad de 0,1 rad / seg, y detener todos los comportamientos para caminar. </li><li> Cambie el controlador del robot a la función de control de la postura dependiente 16. NOTA: cuando el robot está caminando, esta función utiliza el cuarto de estímulo como el comando de detener los comportamientos para caminar; cuando el robot no es caminar, usa el cuarto de estímulo para controlar el robot que decir &quot;perdón&quot;. La función se implementa en los scripts C ++ mediante la detección de estado de pie del robot. </li><li> Informar al tema de la tarea objetivo y los cinco comportamientos para ser controlado. </li><li> Ejecute el controlador del robot y empezar el experimento, como se describe en el paso 5.2.3. </li></ol></li><li> Llevar a cabo la tercera tarea de telepresencia controlar el robot humanoide a caminar hacia un objetivo globo, para recogerlo y entregarlo a la mano del sujeto, como se muestra en la Figura 6. <ol><li> Controla los comportamientos del robot codificadas por los cuatro estímulos SSVEP como: dando un paso adelante con una distancia fija de 0,15 m, girar a la izquierda con un radian fijo de 0,3 rad, girando a la derecha con un radian fijo de 0,3 rad, y recoger objetos. </li><li> Active la función de control de la postura dependiente en el controlador del robot volver a utilizar el cuarto de estímulo como el mando de sofocar el objeto cuando ya ha sido recogido. </li><li> Informar al tema de la tarea objetivo y los cinco comportamientos para ser controlado. </li><li> Ejecute el controlador del robot y empezar el experimento, como se describe en el paso 5.2.3. </li></ol></li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

Este trabajo presenta un procedimiento experimental basado en SSVEP para establecer el sistema de interacción cerebro-robot con robots humanoides mediante la integración de múltiples programas de software. Debido a que la intención humana se percibe mediante la interpretación de las señales de EEG en tiempo real, es crítico para verificar las conexiones de electrodo y cualidades señal del EEG antes de realizar el experimento. Si las señales adquiridas de todos los electrodos son de cualidades pobres, es necesar...

Cerebro-Robot Interaction (BRI), que proporciona una innovadora vía de comunicación entre el ser humano y un dispositivo robótico a través de las señales del cerebro, es posible en ayudar a las personas con discapacidad en su vida diaria 1,2. Una variedad de métodos son capaces de adquirir las señales del cerebro, ya sea invasiva o no invasiva, como electrocorticografía (ECoG), electroencefalograma (EEG), la resonancia magnética funcional (fMRI), etc. El método no invasivo más utilizado para la construcción de la sistema BRI es adquirir señales EEG de electrodos colocados en el cuero cabelludo. Este método es barato, fácil de usar, y proporciona una resolución temporal aceptable 3. Entre una variedad de dispositivos robóticos, los robots humanoides son avanzados, ya que se crean para imitar algunas de las mismas tareas físicas y mentales que los seres humanos se someten a diario. BRI con un robot humanoide jugará un papel importante en la asistencia a los enfermos y ancianos, así como la realización de trabajos insalubres o peligrosos. Pero el controlde un robot humanoide a través del sistema BRI es muy difícil, ya que se desarrolla el robot humanoide con el movimiento de todo el cuerpo para realizar tareas complejas, tales como la asistencia personal 4, 5. Steady-State potencial evocado visual (SSVEP) es un tipo de señal cerebral evocada por la modulación del estímulo visual a una frecuencia dada 6. Contiene sinusoides a las frecuencias fundamentales y armónicas de estímulo parpadeo, y destacada aparece en toda la corteza visual en la región occipital del cuero cabelludo 7. La razón para elegir las señales SSVEP es que el sistema BRI basado en SSVEP rendimientos relativamente alta tasa de transferencia de información y requiere menos formación 8. Otros tipos de ondas cerebrales, como los potenciales evocados (ERPs) 9 o motor imaginería (MI) Potenciales 10, también puede ser embebido en este procedimiento experimental. Nuestro procedimiento para la interacción cerebro-robot con humanoiderobots se basa en Cerebot - una plataforma robot humanoide con control mental - que consiste en un sistema de adquisición de datos de EEG y un robot humanoide 11. El sistema EEG es capaz de registrar, pre-proceso y señales bio-potencial de visualización adquiridos por varios tipos de electrodos. Proporciona analógico múltiples E / S y E / S digitales y es capaz de grabar hasta 128 canales de señal simultáneamente a una velocidad de muestreo de 30 kHz con una resolución de 16 bits. Sus kits de desarrollo de software en C ++ y MATLAB son fáciles para los usuarios diseñar los procedimientos experimentales. El robot humanoide tiene 25 grados de libertad y está equipado con varios sensores, incluyendo 2 cámaras, 4 micrófonos, 2 telémetros de sonar, 2 IR emisores y receptores, 1 tablero inercial, 9 sensores táctiles, y 8 sensores de presión. Proporciona chorégraphe y C ++ SDK para la creación y edición de los movimientos y comportamientos de robots interactivos. El objetivo general de este método es establecer un proce experimental basada en SSVEPmiento mediante la integración de múltiples programas de software, como OpenViBE, Choregraph, software Central, así como los programas desarrollados por el usuario escritas en C ++ y MATLAB, para que el estudio de la interacción cerebro-robot con robots humanoides 11. La figura 1 muestra la estructura del sistema. El ordenador presentación del estímulo específico (SPC) muestra la interfaz de usuario para proporcionar al sujeto con estímulos visuales, instrucciones y evaluaciones ambientales. El equipo de procesamiento de datos dedicada (DPC) corre el Registrador de Datos y el analizador de datos sin conexión en el proceso de capacitación fuera de línea, y ejecuta el procesador de señal en línea y el controlador del robot para el control en línea del robot humanoide. En comparación con otros sistemas de control basados ​​en SSVEP, nuestro sistema es más confiable, más flexible, y sobre todo más conveniente para ser reutilizado y actualizado a medida que se desarrolla mediante la integración de una serie de paquetes de software estandarizados, como OpenViBE, Choregraph, software central, y módulos escritos en C ++y MATLAB. El siguiente procedimiento fue revisado y aprobado por Tianjin universidad médica comité de ética del hospital general y todos los sujetos dieron su consentimiento por escrito.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="748">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:284px;">Cerebus EEG Data Acquisition System</td>
			<td style="width:179px;">Blackrock Microsystems</td>
			<td style="width:119px;">4176-9967</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:284px;">NAO humanoid robot</td>
			<td style="width:179px;">Aldebaran Robotics</td>
			<td style="width:119px;">H25</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:284px;">EEG cap</td>
			<td style="width:179px;">Neuroscan</td>
			<td style="width:119px;">8732</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:284px;">Ten20 Conductive gel</td>
			<td style="width:179px;">Weaver and company</td>
			<td style="width:119px;">10-20-8</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

ssvep-based experimental procedure for brain-robot interaction with humanoid robots

Brain-Robot Interaction (BRI), which provides an innovative communication pathway between human and a robotic device via brain signals, is prospective in helping the disabled in their daily lives. The overall goal of our method is to establish an SSVEP-based experimental procedure by integrating multiple software programs, such as OpenViBE, Choregraph, and Central software as well as user developed programs written in C++ and MATLAB, to enable the study of brain-robot interaction with humanoid robots.
This is achieved by first placing EEG electrodes on a human subject to measure the brain responses through an EEG data acquisition system. A user interface is used to elicit SSVEP responses and to display video feedback in the closed-loop control experiments. The second step is to record the EEG signals of first-time subjects, to analyze their SSVEP features offline, and to train the classifier for each subject. Next, the Online Signal Processor and the Robot Controller are configured for the online control of a humanoid robot. As the final step, the subject completes three specific closed-loop control experiments within different environments to evaluate the brain-robot interaction performance.
The advantage of this approach is its reliability and flexibility because it is developed by integrating multiple software programs. The results show that using this approach, the subject is capable of interacting with the humanoid robot via brain signals. This allows the mind-controlled humanoid robot to perform typical tasks that are popular in robotic research and are helpful in assisting the disabled.

Los resultados aquí presentados se obtuvieron a partir de un sujeto masculino que tiene corregida a la versión normal. La Figura 7 muestra el procedimiento de procesamiento de datos de EEG, incluyendo la extracción de una época de datos multicanal (Figura 7A), filtrando espacialmente los datos utilizando coeficientes de CCA (Figura 7B) , y calculando el PSD normalizado (Figura 7C). <p class="jove_content" fo:keep...

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SSVEP-based Experimental Procedure for Brain-Robot Interaction with Humanoid Robots

The overall goal of this method is to establish an SSVEP-based experimental procedure by integrating multiple software programs to enable the study of brain-robot interaction with humanoid robots, which is prospective in assisting the sick and elderly as well as performing unsanitary or dangerous jobs.

SSVEP basada Procedimiento Experimental para la interacción cerebro-Robot con Humanoid Robots

Brain-Robot Interaction (BRI), which provides an innovative communication pathway between human and a robotic device via brain signals, is prospective in ...

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13.0K vistas.  Tianjin University. The overall goal of this method is to establish an SSVEP-based experimental procedure by integrating multiple software programs to enable the study of brain-robot interaction with humanoid robots, which is prospective in assisting the sick and elderly as well as performing unsanitary or dangerous jobs.

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Experimental Procedure for Warm Spinning of Cast Aluminum Components

High performance, cast aluminum automotive wheels are increasingly being incrementally formed via flow forming/metal spinning at elevated temperatures to improve material properties. With a wide array of processing parameters which can affect both the shape attained and resulting material properties, this type of processing is notoriously difficult to commission. A simplified, light-duty version of the process has been designed and implemented for full-size automotive wheels. The apparatus is intended to assist in understanding the deformation mechanisms and the material response to this type of processing. An experimental protocol has been developed to prepare for, and subsequently perform forming trials and is described for as-cast A356 wheel blanks. The thermal profile attained, along with instrumentation details are provided. Similitude with full-scale forming operations which impart significantly more deformation at faster rates is discussed.

An experimental protocol for instrumented warm rotary forming of cast aluminum alloys employing a bespoke industrially scaled apparatus is presented. Experimental considerations including thermal and mechanical effects are discussed, as well as similitude with full-scale processing of automotive wheels.

Procedimiento experimental para hacer girar caliente de fundición, componentes de aluminio

High performance, cast aluminum automotive wheels are increasingly being incrementally formed via flow forming/metal spinning at elevated temperatures to ...

Investigación

Ingeniería

Experimental Methods for Trapping Ions Using Microfabricated Surface Ion Traps

Ions trapped in a quadrupole Paul trap have been considered one of the strong physical candidates to implement quantum information processing. This is due to their long coherence time and their capability to manipulate and detect individual quantum bits (qubits). In more recent years, microfabricated surface ion traps have received more attention for large-scale integrated qubit platforms. This paper presents a microfabrication methodology for ion traps using micro-electro-mechanical system (MEMS) technology, including the fabrication method for a 14 &#181;m-thick dielectric layer and metal overhang structures atop the dielectric layer. In addition, an experimental procedure for trapping ytterbium (Yb) ions of isotope 174 (174Yb+) using 369.5 nm, 399 nm, and 935 nm diode lasers is described. These methodologies and procedures involve many scientific and engineering disciplines, and this paper first presents the detailed experimental procedures. The methods discussed in this paper can easily be extended to the trapping of Yb ions of isotope 171 (171Yb+) and to the manipulation of qubits.

This paper presents a microfabrication methodology for surface ion traps, as well as a detailed experimental procedure for trapping ytterbium ions in a room-temperature environment.

Métodos experimentales para atrapar iones usando recientemente trampas de iones de la superficie

Ions trapped in a quadrupole Paul trap have been considered one of the strong physical candidates to implement quantum information processing. This is due ...

Experimental Methods for Spin- and Angle-Resolved Photoemission Spectroscopy Combined with Polarization-Variable Laser

The goal of this protocol is to present how to perform spin- and angle-resolved photoemission spectroscopy combined with polarization-variable 7-eV laser (laser-SARPES), and demonstrate a power of this technique for studying solid state physics. Laser-SARPES achieves two great capabilities. Firstly, by examining orbital selection rule of linearly polarized lasers, orbital selective excitation can be carried out in SAPRES experiment. Secondly, the technique can show full information of a variation of the spin quantum axis as a function of the light polarization. To demonstrate the power of the collaboration of these capabilities in laser-SARPES, we apply this technique for the investigations of spin-orbit coupled surface states of Bi2Se3. This technique affords to decompose spin and orbital components from the spin-orbit coupled wavefunctions. Moreover, as a representative advantage of using the direct spin detection collaborated with the polarization-variable laser, the technique unambiguously visualizes the light polarization dependence of the spin quantum axis in three-dimension. Laser-SARPES dramatically increases a capability of photoemission technique.

Here, we combine polarization-variable 7-eV laser with spin- and angle-resolved photoemission technique to visualize the spin-orbital coupling effect in solid states.

Métodos experimentales para el giro y ángulo resuelto fotoemisión espectroscopia combinan con láser de polarización Variable

The goal of this protocol is to present how to perform spin- and angle-resolved photoemission spectroscopy combined with polarization-variable 7-eV laser ...

Experimental Procedure for Laboratory Studies of In Situ Burning : Flammability and Burning Efficiency of Crude Oil

A new method for the simultaneous study of the flammability and burning efficiency of fresh and weathered crude oil through two experimental laboratory setups is presented. The experiments are easily repeatable compared to operational scale experiments (pool diameter &#8805;2 m), while still featuring quite realistic in situ burning conditions of crude oil on water. Experimental conditions include a flowing water sub-layer that cools the oil slick and an external heat flux (up to 50 kW/m2) that simulates the higher heat feedback to the fuel surface in operational scale crude oil pool fires. These conditions enable a controlled laboratory study of the burning efficiency of crude oil pool fires that are equivalent to operational scale experiments. The method also provides quantitative data on the requirements for igniting crude oils in terms of the critical heat flux, ignition delay time as a function of the incident heat flux, the surface temperature upon ignition, and the thermal inertia. This type of data can be used to determine the required strength and duration of an ignition source to ignite a certain type of fresh or weathered crude oil. The main limitation of the method is that the cooling effect of the flowing water sub-layer on the burning crude oil as a function of the external heat flux has not been fully quantified. Experimental results clearly showed that the flowing water sub-layer does improve how representative this setup is of in situ burning conditions, but to what extent this representation is accurate is currently uncertain. The method nevertheless features the most realistic in situ burning laboratory conditions currently available for simultaneously studying the flammability and burning efficiency of crude oil on water.

Experimental Procedure for Laboratory Studies of In Situ Burning : Flammability and Burning Efficiency of Crude Oil

Here, we present a protocol to simultaneously study the flammability and burning efficiency of fresh and weathered crude oil under conditions that simulate in situ burning operations on the sea.

Procedimiento experimental para estudios de laboratorio de In Situ combustión: inflamabilidad y la eficiencia de quema de petróleo crudo

A new method for the simultaneous study of the flammability and burning efficiency of fresh and weathered crude oil through two experimental laboratory ...

Theoretical Calculation and Experimental Verification for Dislocation Reduction in Germanium Epitaxial Layers with Semicylindrical Voids on Silicon

Reduction of threading dislocation density (TDD) in epitaxial germanium (Ge) on silicon (Si) has been one of the most important challenges for the realization of monolithically integrated photonics circuits. The present paper describes methods of theoretical calculation and experimental verification of a novel model for the reduction of TDD. The method of theoretical calculation describes the bending of threading dislocations (TDs) based on the interaction of TDs and non-planar growth surfaces of selective epitaxial growth (SEG) in terms of dislocation image force. The calculation reveals that the presence of voids on SiO2 masks help to reduce TDD. Experimental verification is described by germanium (Ge) SEG, using an ultra-high vacuum chemical vapor deposition method and TD observations of the grown Ge via etching and cross-sectional transmission electron microscope (TEM). It is strongly suggested that the TDD reduction would be due to the presence of semicylindrical voids over the SiO2 SEG masks and growth temperature. For experimental verification, epitaxial Ge layers with semicylindrical voids are formed as the result of SEG of Ge layers and their coalescence. The experimentally obtained TDDs reproduce the calculated TDDs based on the theoretical model. Cross-sectional TEM observations reveal that both the termination and generation of TDs occur at semicylindrical voids. Plan-view TEM observations reveal a unique behavior of TDs in Ge with semicylindrical voids (i.e., TDs are bent to be parallel to the SEG masks and the Si substrate).

Theoretical calculation and experimental verification are proposed for a reduction of threading dislocation (TD) density in germanium epitaxial layers with semicylindrical voids on silicon. Calculations based on the interaction of TDs and surface via image force, TD measurements, and transmission electron microscope observations of TDs are presented.

Cálculo teórico y verificación experimental para la reducción de la dislocación en capas epitaxiales de germanio con huecos semicilíndricos en silicio

Reduction of threading dislocation density (TDD) in epitaxial germanium (Ge) on silicon (Si) has been one of the most important challenges for the ...

Procedure for the Transfer of Polymer Films Onto Porous Substrates with Minimized Defects

The fabrication of devices containing thin film composite membranes necessitates the transfer of these films onto the surfaces of arbitrary support substrates. Accomplishing this transfer in a highly controlled, mechanized, and reproducible manner can eliminate the creation of macroscale defect structures (e.g., tears, cracks, and wrinkles) within the thin film that compromise device performance and the usable area per sample. Here, we describe a general protocol for the highly controlled and mechanized transfer of a polymeric thin film onto an arbitrary porous support substrate for eventual use as a water filtration membrane device. Specifically, we fabricate a block copolymer (BCP) thin film on top of a sacrificial, water-soluble poly(acrylic acid) (PAA) layer and silicon wafer substrate. We then utilize a custom-designed, 3D-printed transfer tool and drain chamber system to deposit, lift-off, and transfer the BCP thin film onto the center of a porous anodized aluminum oxide (AAO) support disc. The transferred BCP thin film is shown to be consistently placed onto the center of the support surface due to the guidance of the meniscus formed between the water and the 3D-printed plastic drain chamber. We also compare our mechanized transfer-processed thin films to those that have been transferred by hand with the use of tweezers. Optical inspection and image analysis of the transferred thin films from the mechanized process confirm that little-to-no macroscale inhomogeneities or plastic deformations are produced, as compared to the multitude of tears and wrinkles produced from manual transfer by hand. Our results suggest that the proposed strategy for thin film transfer can reduce defects when compared to other methods across many systems and applications.

We present a procedure for highly controlled and wrinkle-free transfer of block copolymer thin films onto porous support substrates using a 3D-printed drain chamber. The drain chamber design is of general relevance to all procedures involving transfer of macromolecular films onto porous substrates, which is normally done by hand in an irreproducible fashion.

Procedimiento para la transferencia de películas de polímeros a sustratos porosos con defectos minimizados

The fabrication of devices containing thin film composite membranes necessitates the transfer of these films onto the surfaces of arbitrary support ...

Rapid Manufacturing of Thin Soft Pneumatic Actuators and Robots

This protocol describes a method for rapid manufacturing of soft pneumatic actuators and robots with an ultrathin form factor using a heat press and a laser cutter machine. The method starts with the lamination of thermoplastic polyurethane (TPU) sheets using a heat press for 10 min at the temperature of ~93 &#176;C. Next, the parameters of the laser cutter machine are optimized to produce a rectangular balloon with maximum burst pressure. Using the optimized parameters, the soft actuators are laser cut/welded three times sequentially. Next, a dispensing needle is attached to the actuator, allowing it to be inflated. The effect of geometrical parameters on the deflection of the actuator are studied systematically by varying the channel width and length. Finally, the performance of the actuator is characterized using an optical camera and a fluid dispenser. Conventional fabrication methods of soft pneumatic actuators based on silicone molding are time consuming (several hours). They also result in strong but bulky actuators, which limits the actuator&#8217;s applications. Moreover, microfabrication of thin pneumatic actuators is both time-consuming and expensive. The proposed manufacturing method in the current work resolves these issues by introducing a fast, simple, and cost-effective fabrication method of ultrathin pneumatic actuators.

This protocol describes a method for rapid manufacturing of soft pneumatic actuators and robots with a thin form factor. The fabrication method starts with lamination of thermoplastic polyurethane (TPU) sheets followed by laser cutting/welding of a two-dimensional pattern to form actuators and robots.

Fabricación rápida de actuadores neumáticos blandos delgados y robots

This protocol describes a method for rapid manufacturing of soft pneumatic actuators and robots with an ultrathin form factor using a heat press and a ...

Measurement of Chladni Mode Shapes with an Optical Lever Method

Quantitatively determining the Chladni pattern of an elastic plate is of great interest in both physical science and engineering applications. In this paper, a method of measuring mode shapes of a vibrating plate based on an optical lever method is proposed. Three circular acrylic plates were employed in the measurement under different center harmonic excitations. Different from a traditional method, only an ordinary laser pen and a light screen made of ground glass are employed in this novel approach. The approach is as follows: the laser pen projects a beam to the vibrating plate perpendicularly, and then the beam is reflected to the light screen in the distance, on which a line segment made of the reflected spot is formed. Due to the principle of vision persistence, the light spot could be read as a bright straight line. The relationship between the slope of the mode shape, length of the light spot and the distance of the vibrating plate and the light screen can be obtained with algebraic operations. Then the mode shape can be determined by integrating the slope distribution with suitable boundary conditions. The full-field mode shapes of Chladni plate could also be determined further in such a simple way.

A simple method of measuring the Chladni mode shape on an elastic plate by the principle of an optical lever is proposed.

Medición de formas de modo Chladni con un método de palanca óptica

Quantitatively determining the Chladni pattern of an elastic plate is of great interest in both physical science and engineering applications. In this ...

Automated Delivery of Microfabricated Targets for Intense Laser Irradiation Experiments

Described is an experimental procedure that enables high-power laser irradiation of microfabricated targets. Targets are brought to the laser focus by a closed feedback loop that operates between the target manipulator and a ranging sensor. The target fabrication process is explained in detail. Representative results of MeV-level proton beams generated by irradiation of 600 nm thick gold foils at a rate of 0.2 Hz are given. The method is compared with other replenishable target systems and the prospects of increasing the shot rates to above 10 Hz are discussed.

A protocol is presented for automated irradiation of thin gold foils with high intensity laser pulses. The protocol includes a step-by-step description of the micromachining target fabrication process and a detailed guide for how targets are brought to the laser&#39;s focus at a rate of 0.2 Hz.

Entrega automatizada de objetivos microfabricados para experimentos de irradiación láser intensa

Described is an experimental procedure that enables high-power laser irradiation of microfabricated targets. Targets are brought to the laser focus by a ...

Treating Surfaces with a Cold Atmospheric Pressure Plasma using the COST-Jet

In recent years, non-thermal atmospheric pressure plasmas have been used extensively for surface treatments, in particular, due to their potential in biological applications. However, the scientific results often suffer from reproducibility problems due to unreliable plasma conditions as well as complex treatment procedures. To address this issue and provide a stable and reproducible plasma source, the COST-Jet reference source was developed.
In this work, we propose a detailed protocol to perform reliable and reproducible surface treatments using the COST reference microplasma jet (COST-Jet). Common issues and pitfalls are discussed, as well as the peculiarities of the COST-Jet compared to other devices and its advantageous remote character. A detailed description of both solid and liquid surface treatment is provided. The described methods are versatile and can be adapted for other types of atmospheric pressure plasma devices.

This protocol is presented to characterize the setup, handling, and application of the COST-Jet for the treatment of diverse surfaces such as solids and liquids.

Tratamiento de superficies con un plasma de presión atmosférica fría utilizando el COST-Jet

In recent years, non-thermal atmospheric pressure plasmas have been used extensively for surface treatments, in particular, due to their potential in ...