Skin‐Inspired Multifunctional Autonomic‐Intrinsic Conductive Self‐Healing Hydrogels with Pressure Sensitivity, Stretchability, and 3D Printability
Notice bibliographique
Résumé
The advent of conductive self-healing (CSH) hydrogels, a class of novel materials mimicking human skin, may change the trajectory of the industrial process because of their potential applications in soft robots, biomimetic prostheses, and health-monitoring systems. Here, the development of a mechanically and electrically self-healing hydrogel based on physically and chemically cross-linked networks is reported. The autonomous intrinsic self-healing of the hydrogel is attained through dynamic ionic interactions between carboxylic groups of poly(acrylic acid) and ferric ions. A covalent cross-linking is used to support the mechanical structure of the hydrogel. Establishing a fair balance between the chemical and physical cross-linking networks together with the conductive nanostructure of polypyrrole networks leads to a double network hydrogel with bulk conductivity, mechanical and electrical self-healing properties (100% mechanical recovery in 2 min), ultrastretchability (1500%), and pressure sensitivity. The practical potential of CSH hydrogels is further revealed by their application in human motion detection and their 3D-printing performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».