3D-Printed Graphene/Polydimethylsiloxane Composites for Stretchable and Strain-Insensitive Temperature Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Materials possessing exceptional temperature sensitivity and high stretchability are of importance for real-time temperature monitoring on three-dimensional components with complex geometries, when operating under various external deformation modes. Herein, we develop a stretchable temperature sensor consisting of cellular graphene/polydimethylsiloxane composite. The first of its kind, graphene-based polymer composites with desired microstructures are produced through a direct 3D ink-writing technique. The resultant composites possess long-range-ordered and precisely controlled cellular structure. Temperature-sensing properties of three cellular structures, including grid, triangular, and hexagonal porous structures are studied. It is found that all three cellular composites present more stable sensitivities than solid composites under external strains because of the fine porous structure that can effectively share the external strain, and the composites with a grid structure delivered particularly a stable sensing performance, showing only ∼15% sensitivity decrease at a large tensile strain of 20%. Taking full advantage of the composites with a grid structure in terms of sensitivity, durability, and stability, practical applications of the composite are demonstrated to monitor the cooling process of a heated tube and measure skin temperature accompanying an arbitrary wristwork.
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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 ».