Highly Viscoelastic, Stretchable, Conductive, and Self-Healing Strain Sensors based on Cellulose Nanofibers-Reinforced Polyacrylic Acid Hydrogel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conductive and self-healing hydrogels are among the emerging materials that mimic the human skin and are important due to their probable prospects in soft robots and wearable electronics. However, the mechanical properties of the hydrogel matrix limit their applications. In this study, we developed a physicochemically dual cross-linked chemically modified-cellulose nanofibers-carbon nanotubes/polyacrylic acid (TOCNF-CNTs/PAA) hydrogel. The TOCNFs acted both as a nanofiller and dispersant to increase the mechanical strength of the PAA matrix and break the agglomerates of the CNTs. The final self-healing and conductive TOCNF-CNTs/PAA-0.7 (mass ratio of CNTs to AA) hydrogel with a uniform texture exhibited highly intrinsic stretchability (breaking elongation to ca. 850%), enhanced tensile properties (ca. 59kPa), ideal conductivity (ca. 2.88S·m− 1) and pressure sensitivity. Besides, the composite hydrogels achieved up to approximately 98.36% and 99.99% self-healing efficiency for mechanical and electrical properties, respectively, without any external stimuli. Therefore, the as-designed multi-functional self-healing hydrogels, combined with stretching, sensitivity, and repeatability, possess the ability to monitor human activity and develop multifunctional, advanced, and commercial products such as wearable strain sensors, health monitors, and smart robots.
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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) | 0,000 | 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 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 ».