Curved Architected Triboelectric Metamaterials: Auxeticity‐Enabled Enhanced Figure‐of‐Merit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Triboelectric generators are integrated into curved architected materials to realize triboelectric metamaterials that simultaneously harvest electricity from wasted mechanical energy and perform mechanical energy absorption. Novel triboelectric mechanical metamaterials (TMMs) of distance‐changing, angle‐changing, and mixed modes are designed, fabricated, and tested under a cyclic compressive load. The open‐circuit voltage and short‐circuit current of lightweight TMMs are found to be as high as 40 V and 10 nA. The introduced TMMs can effectively harvest energy under loadings from two distinctive directions. A theoretical model for predicting the energy harvesting properties of TMMs is developed, and the role of auxeticity on the energy harvesting figure‐of‐merit (FOMes) is elicited. The introduced TMMs exhibit enhanced FOMes enabled by a decrease in their negative Poisson's ratio and an increase in their resilience. The FOMes of curved architected TMMs surpasses by more than 16 times the FOMes of triboelectric materials with conventional architectures (i.e., triangular, quadrilateral, and hexagonal cell topologies). An intelligent skateboard with integrated TMMs is fabricated as a proof of concept to demonstrate motion sensing, shock‐absorbing, and energy harvesting functionalities of multimodal triboelectric metamaterials. The introduced design strategy for triboelectric metamaterials unlocks their applications in self‐powered and self‐monitoring sports equipment, smart soft robots, and large‐scale energy harvesters.
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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 ».