A Skin-Inspired Stretchable, Self-Healing and Electro-Conductive Hydrogel with a Synergistic Triple Network for Wearable Strain Sensors Applied in Human-Motion Detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogel-based strain sensors inspired by nature have attracted tremendous attention for their promising applications in advanced wearable electronics. Nevertheless, achieving a skin-like stretchable conductive hydrogel with synergistic characteristics, such as ideal stretchability, excellent sensing performance and high self-healing efficiency, remains challenging. Herein, a highly stretchable, self-healing and electro-conductive hydrogel with a hierarchically triple-network structure was developed through a facile two-step preparation process. Firstly, 2, 2, 6, 6-tetrametylpiperidine-1-oxyl (TEMPO)-oxidized cellulose nanofibrils were homogeneously dispersed into polyacrylic acid hydrogel, with the presence of ferric ions as an ionic crosslinker to synthesize TEMPO-oxidized cellulose nanofibrils/polyacrylic acid hydrogel via a one-pot free radical polymerization. A polypyrrole conductive network was then incorporated into the synthetic hydrogel matrix as the third-level gel network by polymerizing pyrrole monomers. The hierarchical 3D network was mutually interlocked through hydrogen bonds, ionic coordination interactions and physical entanglements of polymer chains to achieve the target composite hydrogels with a homogeneous texture, enhanced mechanical stretchability (elongation at break of ~890%), high viscoelasticity (maximum storage modulus of ~27.1 kPa), intrinsic self-healing ability (electrical and mechanical healing efficiencies of ~99.4% and 98.3%) and ideal electro-conductibility (~3.9 S m−1). The strain sensor assembled by the hybrid hydrogel, with a desired gauge factor of ~7.3, exhibits a sensitive, fast and stable current response for monitoring small/large-scale human movements in real-time, demonstrating promising applications in damage-free wearable electronics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle