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Enregistrement W4322183414 · doi:10.1002/inf2.12409

Environment‐tolerant ionic hydrogel–elastomer hybrids with robust interfaces, high transparence, and biocompatibility for a mechanical–thermal multimode sensor

2023· article· en· W4322183414 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInfoMat · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesQinglan Project of Jiangsu Province of ChinaPostdoctoral Science Foundation of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceElastomerPolydimethylsiloxaneSelf-healing hydrogelsBiocompatibilityComposite materialPolymerIonic bondingPolymer chemistryIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The human skin, an important sensory organ, responds sensitively to external stimuli under various harsh conditions. However, the simultaneous achievement of mechanical/thermal sensitivity and extreme environmental tolerance remains an enormous challenge for skin‐like hydrogel‐based sensors. In this study, a novel skin‐inspired hydrogel–elastomer hybrid with a sandwich structure and strong interfacial bonding for mechanical–thermal multimode sensing applications is developed. An inner‐layered ionic hydrogel with a semi‐interpenetrating network is prepared using sodium carboxymethyl cellulose (CMC) as a nanofiller, lithium chloride (LiCl) as an ionic transport conductor, and polyacrylamide (PAM) as a polymer matrix. The outer‐layered polydimethylsiloxane (PDMS) elastomers fully encapsulating the hydrogel endow the hybrids with improved mechanical properties, intrinsic waterproofness, and long‐term water retention (>98%). The silane modification of the hydrogels and elastomers imparts the hybrids with enhanced interfacial bonding strength and integrity. The hybrids exhibit a high transmittance (~91.2%), fatigue resistance, and biocompatibility. The multifunctional sensors assembled from the hybrids realize real‐time temperature (temperature coefficient of resistance, approximately −1.1% °C −1 ) responsiveness, wide‐range strain sensing capability (gauge factor, ~3.8) over a wide temperature range (from −20°C to 60°C), and underwater information transmission. Notably, the dual‐parameter sensor can recognize the superimposed signals of temperature and strain. The designed prototype sensor arrays can detect the magnitude and spatial distribution of forces and temperatures. The comprehensive performance of the sensor prepared via a facile method is superior to that of most similar sensors previously reported. Finally, this study develops a new material platform for monitoring human health in extreme environments. image

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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