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