Microstructured Actuation of Liquid Crystal Polymer Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Smart microstructured materials enable functions such as actuation, detection, transportation, and sensing with potential applications ranging from robotics and photonics to biomedical devices. Of the many materials systems, liquid crystal polymer networks (LCN) are fascinating owing to their ability to exhibit reversible macroscopic deformation driven by a molecular order–disorder phase transition. LCN have been increasingly explored for their utility in the design and fabrication of smart actuating devices capable of complex shape changes or motions upon external stimulation of humidity, heat, light, and other stimuli, and recent studies in this field show that their actuation complexity can be enriched and actuation performance enhanced by having some sort of microstructures. Herein, the recent progress in microstructured actuation of LCN materials with substructures in scale ranging from micrometer to millimeter is reported, placing the emphasis on the main approaches to generating a microstructure in LCN, which include patterned LC director fields, patterned chain crosslinking in LCN with uniaxial orientation of mesogens, 3D/4D printing, and replica molding. The potential applications in microstructured 3D actuators and devices as well as functional LCN surfaces are also highlighted, with an outlook on important issues and future trends in smart microstructured LCN materials and actuators.
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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 ».