Kirigami-enabled stretchable laser-induced graphene heaters for wearable thermotherapy
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.
Notice bibliographique
Résumé
Flexible and stretchable heaters are increasingly recognized for their great potential in wearable thermotherapy to treat muscle spasms, joint injuries and arthritis. However, issues like lengthy processing, high fabrication cost, and toxic chemical involvement are obstacles on the way to popularize stretchable heaters for medical use. Herein, using a single-step customizable laser fabrication method, we put forward the design of cost-effective wearable laser-induced graphene (LIG) heaters with kirigami patterns, which offer multimodal stretchability and conformal fit to the skin around the human body. First, we develop the manufacturing process of the LIG heaters with three different kirigami patterns enabling reliable stretchability by out-of-plane buckling. Then, by adjusting the laser parameters, we confirm that the LIG produced by medium laser power could maintain a balance between mechanical strength and electrical conductivity. By optimizing cutting-spacing ratios through experimental measurements of stress, resistance and temperature profiles, as well as finite element analysis (FEA), we determine that a larger cutting-spacing ratio within the machining precision will lead to better mechanical, electrical and heating performance. The optimized stretchable heater in this paper could bear significant unidirectional strain over 100% or multidirectional strain over 20% without major loss in conductivity and heating performance. On-body tests and fatigue tests also proved great robustness in practical scenarios. With the advantage of safe usage, simple and customizable fabrication, easy bonding with skin, and multidirectional stretchability, the on-skin heaters are promising to substitute the traditional heating packs/wraps for thermotherapy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle