Piezoelectric sensors fabricated by depositing solution-grown ZnO nanorods on flexible graphene-derivative electrodes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Zinc oxide nanorods (ZnO-NRs) with high-aspect ratios can significantly enhance the voltage output of mechanically flexible piezoelectric materials. A versatile chemical synthesis process for growing long narrow ZnO-NR from nanoparticle (NP) seeds by regulating the polarity of reaction solvents is introduced in this paper. The efficient nanorod (NR) growth method produces large quantities of high-aspect ratio ZnO-NRs in the reaction solvent. For ultra-small NP seeds (AVG 10.54 nm, SD 3.69), the synthesis process creates NRs with a minimal lateral growth (AVG 13.92 nm, SD 4.77) and significant longitudinal growth (AVG 150.85 nm, SD 64.93). The average aspect ratio of ZnO-NRs in the solution is ∼10.8 (SD 2.48). Once synthesized, the ZnO-NRs are mixed with polydimethylsiloxane (PDMS) to create a thin flexible piezoelectric layer/film. The composite polymer material is spin coated on an inkjet printed graphene/carboxymethyl cellulose (G-CMC) interdigitated electrode (IDE) to form the piezoelectric layer. A dielectrophoretic alignment technique is then used to reposition the NR orientations in the composite prior to final polymer curing. In this study, three different piezoelectric composites are investigated and compared: polyhedral NPs (ZnO-NP/PDMS), non-aligned nanorods (ZnO-NR NA /PDMS), and aligned nanorods (ZnO-NR A /PDMS). Each composite is deposited on a similar IDE and tested for impact loading and low frequency mechanical bending. Under bending, the NP ZnO-NP/PDMS sensor generated 3–4 mV while the non-aligned NR ZnO-NR NA /PDMS sensor produced 70–80 mV. In contrast, the horizontally aligned NR ZnO-NR A /PDMS sensor generated 150–170 mV under the same bending conditions.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».