Multilayer Graphene/PDMS Composite Gradient Materials for High‐Efficiency Photoresponse Actuators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Smart actuating materials have a wide range of applications in artificial muscles, soft robots, and flexible electronics. The preparation of highly sensitive and reliable actuators is a top priority in this regard. In this work, a multilayer graphene/polydimethylsiloxane (PDMS) composite gradient material is designed and prepared by a simple in situ stacking and curing method for high‐efficiency photoresponse actuator. The typical gradient structured material consists of a pure PDMS film and multiple graphene/PDMS composite films with monotonically varying graphene concentration. Attributed to gradient structure design and high photothermal conversion efficiency of graphene, the actuator shows the enhanced photoresponse properties. Through theoretical modeling, finite element analysis and experiments, it is confirmed that with increasing the stacked layer number at the same total thickness, the gradient structured actuator can present a better actuation performance. In addition, the film thickness and the concentration of graphene are also found to have an obvious effect on the actuating behavior, enabling the deflection over 90°. The applications of the actuator as a cantilever beam, a soft crawling robot and a smart gripper are also demonstrated. This provides a new design idea for further improving the actuation performance of the soft actuator.
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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 ».