Highly Conductive Cellulose Strain Sensor with Excellent Negative Resistance Variation and Joule Heating Property
Notice bibliographique
Résumé
The rational design of a wearable strain sensor with heating property has attracted great interest. In this study, a flexible conductivity hierarchical cellulose strain sensor (MX@Ag@CY) with heating property was fabricated via in situ formation of silver nanoparticles (Ags) on cotton yarn (CY) and subsequent dip-coating with MXene (MX). Ags coupled with MX coating endowed the cotton yarn with a high conductivity, where the resistance of the optimized composite MX@Ag 0.47 @CY was about 22 Ω/cm. Compared with the previously reported strain sensors, the woven MX@Ag 0.47 @CY fabric strain sensor showed a distinctive negative resistance variation, wherein it showed an enhanced conductivity with the increased strain owing to its unique architecture. The woven MX@Ag 0.47 @CY fabric strain sensor exhibited a repeatable response and displayed long-term stability in the strain range of 0–55%. In addition, the strain sensor demonstrated great detectability on large-scale human movements when directly attached to the elbow, wrist, or knee. Furthermore, when MX@Ag 0.47 @CY served as a heater (at an applied DC voltage of 6 V), it presented high heating temperature (92.4 °C), homogeneous temperature distribution, low operation voltage (1–6 V), and excellent thermal stability even under strain.
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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 ».